Convolutioneel neuraal netwerk-gebaseerd raamwerk voor classificatie en segmentatie van hersentumoren met behulp van magnetische resonantiebeelden

Summary

Deep learning-algoritmen werden in MRI gebruikt om classificatie en segmentatie van hersentumoren uit te voeren met U-Net. InceptionV3, DenseNet201 en Inception-ResNet-v2 presteerden met uitstekende nauwkeurigheid op het gebied van tumortype en graadvoorspelling. GPT-4.0 augmented hybride modellen voor het automatisch genereren van medische rapporten en diagnostische assistentie.

Abstract

Vroege diagnose van hersentumoren is van cruciaal belang voor optimalisatie van de prognose en behandelingsselectie van de patiënt. Nauwkeurige segmentatie en categorisering van hersentumoren zijn essentieel om gespecialiseerde behandeltechnieken te creëren. Naarmate het gebruik van MRI voor hersendiagnose toeneemt en ook de computervisietechnologie verbetert, blijft het een uitdaging om een goed en effectief model te hebben om tumoren te identificeren en te categoriseren op basis van MRI-scans. Om dit probleem aan te pakken, stelden de auteurs een op deep learning gebaseerde techniek voor om hersentumoren uit verschillende datasets te segmenteren en te classificeren. Beeldvoorverwerking maakte gebruik van negen augmentatiemethoden om de modelprestaties te verbeteren. Segmentatie van MRI werd gedaan met behulp van een U-Net-model.

Het ontwikkelde classificatiemodel op basis van InceptionV3 en DenseNet201 voorspelt het bestaan van de tumor en categoriseert deze in glioom, meningeoom en hypofyse. Met een nauwkeurigheid van 99,15% is InceptionV3 hoger dan de 98,75% van DenseNet201 in tumorclassificatie. Aanvullende tumorclassificatie werd uitgevoerd door clustering als HGG en LGG op basis van Inception-ResNet-v2. Tumorgraden (1-4) worden geïdentificeerd met een nauwkeurigheid van 96,64% door Inception-ResNet-v2. Een autonoom systeem integreert hybride modellen met GPT-4.0 om rapporten te genereren. Daarom zou dit nieuwe raamwerk heel goed geschikt kunnen zijn voor klinieken wanneer het wordt gebruikt voor het automatisch identificeren en scheiden van hersentumoren met behulp van invoerbeelden die zijn vastgelegd met MRI-scans.

Introduction

Hersentumoren kunnen de kwaliteit van leven van patiënten en families aanzienlijk aantasten en zijn verantwoordelijk voor één geval van elke 100 kankers die elk jaar in de VS worden behandeld ^1,2,3. Glioom is de meest voorkomende primaire hersentumor bij mensen in de Verenigde Staten, met een incidentie van 6,5 per 100.000. Ze ontstaan in astrocyten, oligodendrocyten en ependymale cellen, de gliacellen die de neuronen van de hersenen van voeding voorzien. Gliaom wordt onderverdeeld in verschillende typen op basis van de aangetaste gliacel in de tumor en het genetische profiel, wat nu nuttig kan zijn om te anticiperen op het gedrag dat de tumor in de loop van de tijd kan ondergaan en de behandelingen die het meest waarschijnlijk effectief zijn ^4,5,6. Een glioom kan de werking van de hersenen uitschakelen en zelfs dodelijk zijn op basis van de locatie en groeisnelheid. Meningeomen vormen 15-20% van alle primaire hersentumoren. Hun prevalentie bij normale screening is één op de 100 personen in een operatieve reeks. Aangenomen wordt dat ze afkomstig zijn van de arachnoïdale kapcel. Meningeomen vertonen een breed spectrum van gedrag, variërend van goedaardig tot extreem agressief, afhankelijk van hun locatie. Ze verschijnen met vele soorten symptomen, maar de meeste patiënten blijven asymptomatisch.

De bijbehorende symptomen en tekenen worden voornamelijk veroorzaakt door compressie van de aangrenzende structuren, en kunnen zich dus ook presenteren met symptomen zoals motorische aanvallen, sensorische stoornissen, spraakstoornissen, anosmie en nog veel meer. Hypofysetumoren zijn de derde meest voorkomende primaire intracraniële neoplasmata, na gliomen en meningeomen, goed voor ongeveer 10% van alle weggesneden primaire hersenneoplasmata. Ze kunnen op vele manieren optreden als gevolg van hyper- of hyposecretie van hypofysehormonen, vernauwing van de hypofysestengel of effecten op omliggende structuren, met name het optische chiasma.

In vergelijking met standaard CT-scans van de hersenen bevatten MRI-beelden een groot weefselcontrastbereik^{van 7,8,9}. De ontwikkeling van een reguliere automatische segmentatiemethode voor hersentumoren zou daarom van het grootste belang zijn bij het correct diagnosticeren en behandelen van deze patiënten. Daarom zou de ontwikkeling van een betrouwbare automatische techniek voor segmentatie van hersentumoren van extreem belang zijn bij het goed diagnosticeren en behandelen van deze patiënten. Deze intelligente methoden zouden de neurochirurgen en radiologen helpen om het volume en de vorm van de tumor beter te beoordelen en de grens tussen de tumor en aangrenzende normale weefsels nauwkeuriger te definiëren.

Machine learning kan nuttig zijn om het type en de aanwezigheid van hersentumoren te bepalen, maar vereist meer menselijke tussenkomst omdat de modellen voorspellend zijn. Deep learning-modellen daarentegen kunnen functies leren en detecteren vanwege neurale netwerken, wat de kern zou zijn van een volledig geautomatiseerd detectieproces in zijn geheel. Er zijn veel Machine Learning (ML)-methoden ontwikkeld voor radiologen, zodat ze ongebruikelijke visies krijgen tijdens het herkennen en classificeren van MR-beelden. De meest effectieve methode van een heel segment van modaliteiten voor het opsporen van kanker is door middel van medische beeldvorming. Deze methodologieën zijn nuttig bij het identificeren en detecteren van kwaadaardige gezwellen. Deze methodologie is cruciaal omdat deze niet het invasieve karakter heeft dat wordt geassocieerd met andere medische praktijken. De procedures zijn niet invasief 10,11,12. Het nieuwe van dit werk is dat het een uniek DL-gebaseerd raamwerk biedt voor automatische, nauwkeurige en efficiënte multi-class categorisatie en gradatie van hersentumoren met behulp van MRI-beelden, waardoor handmatige interpretatie minder nodig is.

De auteurs stelden classificatiemodellen voor hersentumoren voor met behulp van nLBP- en LBP-functie-extractiebenaderingen. Modellen karakteriseerden nauwkeurig de meest voorkomende soorten hersenkanker. De maximale nauwkeurigheid van 95,56% werd bereikt met behulp van een kenmerkextractieschema nLBPD = 1 met het KNN-model¹¹. De auteurs onderzochten de klinische inzet van Deep Learning (DL) in radiografie en documenteerden operaties die betrokken zijn bij dit domein¹³. Ze benadrukten de klinische implicaties van DL op verschillende klinische gebieden. DL heeft bevredigende resultaten laten zien in bepaalde radiologische implementaties, maar de technologie is onvolwassen en kan het diagnostische beroep van een radioloog niet vervangen¹⁴. Het combineren van DL-algoritmen met radiologen verbetert de diagnostische effectiviteit en efficiëntie. MRI is in tal van onderzoeken geëvalueerd op zijn mogelijke toepassing bij de classificatie van hersentumoren via verschillende onderzoeksontwerpen.

Afshar et al. suggereerden een verbeterde CapsNet-architectuur voor de classificatie van de belangrijkste hersentumoren met 3.064 afbeeldingen met aanvullende invoergebieden van belang door toepassing van tumorgrenzen om meer inspanning te leveren en andere methoden te verbeteren met een nauwkeurigheid van 90,89%¹⁵. Gumaei et al. hebben een op hybride functie-extractie gebaseerde methode voorgesteld voor de classificatie van hersentumoren met behulp van RELM. De auteurs normaliseerden het hersenbeeld met behulp van min-max normalisatie en gebruikten RELM voor classificatie om een nauwkeurigheid van 94,23%¹⁶ te bereiken. Een geïntegreerd schema met behulp van segmentatie en classificatie van hersentumoren met behulp van MRI werd voorgesteld door Rezaei et al. De gebruikte stappen waren het verwijderen van ruis, segmentatie via Support Vector Machine (SVM), extractie van objecten en functieselectie door het gebruik van DE. De plakjes van de tumor werden geclassificeerd met behulp van WSVM-, KNN- en HIK-SVM-classificaties. De classificatoren, met ensemblemethoden op basis van MODE, bereikten een nauwkeurigheid van 92,46%¹⁷. Fouad et al. stelde een classificatie van een hersentumor voor door middel van HDWT-HOG-functiedescriptoren en WOA voor het verminderen van functies. De methode maakte gebruik van ensemblemethoden met Bagging. Met Bagging werd een gemiddelde nauwkeurigheid van 96,4% bereikt en met Boosting is de behaalde waarde 95,8%¹⁸.

Ayadi et al. introduceerde het proces van het classificeren van hersentumoren met behulp van technieken zoals normalisatie en dichte versnelde robuuste kenmerken met gradiënthistogram, waardoor de kwaliteit van het zoeken naar afbeeldingen wordt gestimuleerd en de daaruit voortvloeiende ontwikkeling van discriminerende kenmerken. Er werd een SVM-classificatie gebruikt en de respectieve nauwkeurigheid bereikte een hoog niveau van maximaal 90,27% met de evaluatiedataset¹⁹. Srujan et al. presenteerde een zestienlaagse Convolutional Neural Network (CNN) DL-architectuur die activeringsfuncties zoals ReLU en Adam-optimizer combineert om een classificatienauwkeurigheid van 95,36% te bereiken²⁰. Tejaswini et al. ontwierp een CNN-model voor de diagnose van meningeoom-, glioom- en hypofyse-hersenkanker, dat een validatienauwkeurigheid van 87,16% en een trainingsnauwkeurigheid van 92,79% bereikte. Het tumorgebied werd ook gesegmenteerd door Otsu-drempels, fuzzy cmeans en waterscheidingstechnieken²¹. Huang et al. presenteerden CNN-BCN voor de classificatie van hersenkanker. De netwerkarchitectuur is ontworpen met behulp van de random graph-methode en bereikte de beoogde nauwkeurigheid van maximaal 95,49%²². Ghassemi et al. ontwierpen een DL-model voor de classificatie van afbeeldingen van hersentumoren²³. Krachtige functies en leerpatronen werden verkregen uit MR-beelden door gebruik te maken van vooraf getrainde netwerken als GAN-discriminators. Op basis van vijfvoudige kruisvalidatie bereikte de aanpak een nauwkeurigheid van 95,6% door technieken zoals data-augmentatie en drop-out te vervangen door volledig verbonden lagen. Deepak et al. combineerde SVM met CNN voor het classificeren van beelden van hersentumoren. Na testen met een vijfvoudig kruisvalidatieprotocol bereikte het geautomatiseerde systeem een nauwkeurigheid van 95,82%, superieur aan andere technieken²⁴. Noreen et al. gebruikte de vooraf getrainde en verfijnde netwerken zoals Xception en InceptionV3 voor de identificatie van hersenkanker. Deze modellen maakten gebruik van een breed scala aan machine learning-technieken zoals RF, SVM en KNN om een nauwkeurigheid van 94,34% te bereiken met een ensemble van InceptionV3²⁵.

Shaik et al. classificeerden hersentumoren in medische beeldverwerking en presenteerden een manet-benadering die prioriteit geeft aan tumoren door ruimte en cross-channel aandacht te combineren met behoud van temporele koppelingen tussen kanalen. Op de primaire hersentumorclassificatietaak bereikte de aanpak een nauwkeurigheid van 96,51%²⁶. Ahmad et al. creëerden een diep generatief neuraal netwerk voor het classificeren van hersentumoren. De technologie gebruikte VAE's en GAN's om een nauwkeurigheid van 96,25% te bereiken op MR-beelden van de hersentumor^27,28. Een DL-model werd gepresenteerd door Alanazi et al. om subtypes van hersentumoren te identificeren. De techniek omvatte het maken van meerdere CNN-modellen en het toepassen van transfer learning om de gewichten van een 22-laags CNN-model te verfijnen. Het model bereikte een MRI-beeldnauwkeurigheid van respectievelijk 95,75 procent en 96,89 procent^29,30. Almalki et al. pasten een ML-techniek toe op MRI om snel de ernst van vier soorten hersentumoren te analyseren. Door de MRI's op te splitsen in afbeeldingen van 8 x 8 pixels, konden ze Gaussiaanse en niet-lineaire schaalkenmerken en kleine details extraheren. De belangrijke kenmerken werden geïdentificeerd, onderverdeeld in 400 niet-lineaire schaalkenmerken en samengevoegd met elk MR-beeld. Ze gebruikten de SVM-classificatie en bereikten een nauwkeurigheid van 95,33%^31,32. Drie CNN-modellen werden vergeleken door Kumar et al., namelijk InceptionV3, AlexNet en ResNet50, voor de classificatie van primaire tumor, en gebruikten methoden voor gegevensvergroting. AlexNet versloeg anderen op het gebied van specificiteit en nauwkeurigheid en behaalde een score van 96,2%³³.

Ullah et al. verdiepen zich in diepere leermodellen voor de diagnose van hersentumoren. DeepEBTDNet verbetert de MRI-kwaliteit door DSIHE toe te passen en interpreteerbaarheid te garanderen door middel van LIME^34,35. TumorResNet met 20 convolutionele lagen, dat wordt gebruikt om een classificatienauwkeurigheid van 99,33% te bereiken, presenteert een consistente, geautomatiseerde methode voor vroege diagnose en behandelplanning van hersentumoren³⁶. Kumar et al. hebben meerdere geavanceerde DL-architecturen gepresenteerd voor de classificatie en detectie van hersentumoren. Het PBTC-model combineert MRI-voorbewerking, ACLS-segmentatie en OHBO-geoptimaliseerde HRNN-BiLSTM om een nauwkeurigheid van 97,8% te bereiken³⁷. Een tweekanaals CNN met de Berkeley Wavelet Transform en Enhanced Serval Optimization bereikt een nauwkeurigheid van 98,8% voor vier soorten tumoren³⁸. Disci et al. gebruiken MRI-gegevens om vooraf getrainde DL-modellen te evalueren voor het classificeren van hersentumoren en bereiken een nauwkeurigheid van 98,73% met Xception³⁹.

Protocol

Beschrijving van de dataset en verkennende analyse
De dataset bestaat uit meerdere bronnen om de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van het model te verbeteren. Merged_dataset bevat 20.620 afbeeldingen uit dataset A (3.054), dataset B (3.264), dataset C (10.000) en dataset D (4.292). Verder werden 1.425 afbeeldingen uit de Brad-dataset toegevoegd voor glioomtumorgraden (HGG, LGG). Deze diverse dataset zorgt voor een betere generalisatie, vermindert vooroordelen en verbetert de prestaties van het model. De grote dataset maakt uitgebreide evaluaties mogelijk en dus is er een grotere kans om de juiste voorspellingen te krijgen in real-world toepassingen van classificatietaken.

In dit onderzoek zijn twee verschillende datasets gebruikt. Tussen 2005 en 2010 werd de eerste overgenomen van het Nanfang Hospital and General Hospital van de Tianjing Medical University in China. T1-gewogen contrastversterkte beelden van 233 personen met tumoren, evenals glioom graad II en III, zijn opgenomen in de collectie. De dataset biedt een zeer uitgebreide verdeling van tumorcategorieën en algemene data-analyse. Voor hooggradig glioom (HGG) zijn er 1,050 afbeeldingen beschikbaar en voor laaggradig glioom (LGG) zijn er 375 afbeeldingen, wat betekent dat er meer aandacht wordt besteed aan ernstigere gevallen (HGG).

Figuur 1 toont MRI-scans die zijn onderverdeeld in drie soorten hersentumoren. Elke rij is één type tumor en er zijn drie voorbeeldafbeeldingen voor elke categorie. De scans hebben verschillende kenmerken in verschillende oriëntaties en weergaven, waaronder axiaal, sagittaal en coronaal. Glioommonsters hebben onregelmatige structuren die het hersenweefsel infiltreren. Meningeoommonsters verschijnen als gelokaliseerde massa's in de buurt van het oppervlak van de hersenen en hypofysetumormonsters bevinden zich in de buurt van het midden van de hersenen. Deze voorbeelden tonen variabiliteit in het uiterlijk van tumoren, waardoor ML-modellen kunnen worden getraind voor nauwkeurige detectie en classificatie van tumoren in medische beeldanalyse.

Figuur 1: MRI-scans van tumoren. MRI-scans van meningeoom-, glioom- en hypofysetumoren in axiale, sagittale en coronale weergaven, waarbij verschillende beeldvormingskenmerken worden benadrukt. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Glioom heeft het hoogste aantal afbeeldingen, namelijk iets meer dan 6.000. Meningeoom heeft ongeveer 6.000 afbeeldingen, terwijl Hypofyse bijna net zoveel afbeeldingen heeft als Meningeoom. Er lijkt een bijna gelijke verdeling te zijn tussen de drie categorieën, wat betekent dat elk van de tumortypen goed vertegenwoordigd is voor training of analyse. Glioom heeft de grootste mediane bestandsgrootte, hoewel meningeoom een beperkter bereik en meer uitschieters heeft. De matige variantie van de hypofyse bevat een paar duidelijke uitschieters. Elke categorie bevat een aantal echt enorme bestandsgroottes.

Figuur 2 toont de PCA van beeldkenmerken voor de drie tumortypes. Hoofdcomponent 1 legt de meeste variantie vast en scheidt de hypofyse (rechtercluster) aanzienlijk van de andere. Gliomen en meningeomen overlappen elkaar aan de linkerkant, wat aangeeft dat hun functierepresentaties vergelijkbaar zijn en dat hun scheidbaarheid is verminderd.

Figuur 2: PCA van beeldkenmerken. Analyse van de belangrijkste componenten van geëxtraheerde kenmerken die de klassen van glioom-, meningeoom- en hypofysetumoren differentiëren. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

De correlatie-heatmap die in afbeelding 3 wordt weergegeven, geeft de relaties weer tussen de metadatakenmerken van afbeeldingen: File_Size, hoogte en breedte. File_Size vertoont een zeer lage correlatie met zowel de hoogte (-0,01) als de breedte (0,0039).

Figuur 3: Correlatie heatmap van metadata. Heatmap met relaties tussen metadata-attributen van afbeeldingen, zoals bestandsgrootte, hoogte en breedte. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Hoogte en breedte vertonen ook een zeer lage positieve correlatie van 0,0039. De diagonale waarden zijn 1, wat een perfecte correlatie van elke variabele met zichzelf aangeeft. Over het algemeen zijn de kenmerken meestal niet gecorreleerd, wat onafhankelijke variaties in bestandsgrootte, afbeeldingshoogte en -breedte betekent.

Methodologie en voorgestelde architectuur
Een workflow die systematisch hersentumoren detecteert, classificeert en analyseert op basis van MRI-gegevens wordt weergegeven in figuur 4. De methodologie omvat geavanceerde voorbewerking, segmentatie en DL-technieken om tot robuuste tumorvoorspelling en -classificatie te komen.

Figuur 4: Workflow van de voorgestelde methodologie. Stapsgewijze workflow voor tumordetectie, classificatie en analyse met behulp van MRI-gegevens. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Het proces begint met het integreren van een aantal datasets (aangeduid als A, B, C en D). Vervolgens worden de datasets gecombineerd tot één uitgebreide dataset om holistische gegevens te verkrijgen. Het omvat ook de Brad-dataset voor beeldsegmentatie-, clustering- en classificatiedoeleinden. De samengevoegde dataset omvat het toevoegen van alle afbeeldingen in elke dataset en gecombineerde mappen, waardoor een uitgebreide en uniforme dataset wordt gegarandeerd voor verdere analyse en ontwikkeling van multi-classificatiemodellen.

Ten tweede is de voorverwerking voltooid, wat een belangrijke stap is in het verbeteren van de kwaliteit en variabiliteit van de gegevens. Negen augmentatieprocessen worden toegepast op de originele MRI-beelden om de modelprestaties en de variëteit van de dataset te verbeteren. Het formaat van afbeeldingen wijzigen naar een gemeenschappelijke grootte harmoniseert ze, en conversie van RGB naar grijswaarden vereenvoudigt de verwerking. Horizontaal/verticaal spiegelen verbetert de robuustheid en rotatie met zoomen bootst verschillende beeldvormingsomstandigheden na. Het gebruik van Sobel-filtering verbetert de scherpte van de kenmerken en het toevoegen van ruis verbetert de variabiliteit. Onscherpe maskering verbetert de beeldscherpte en hoogte- en breedteverschuivingen voegen positievariaties toe. Elk van hen verbetert, wanneer ze worden gecombineerd, de generaliseerbaarheid en classificatienauwkeurigheid van het model. Dit alles garandeert dat het model generaliseert over een breed spectrum van beeldvormingssituaties. Er zijn in totaal 20.620 MRI-beelden en het totale aantal afbeeldingen dat na de voorbewerking is gebruikt voor modelontwikkeling levert 185.580 afbeeldingen op.

Vervolgens wordt de samengevoegde dataset gesegmenteerd met behulp van het U-Net-model, dat veel wordt gebruikt in medische beeldvorming. De architectuur is verfijnd en getraind om tumorgebieden te identificeren aan de hand van MRI-scans. Deze stap produceert gemaskeerde beelden, die de tumor markeren en irrelevante details elimineren. Het segmenteren van de afbeeldingen zorgt voor een betere gegevensinvoer voor classificatie en analyse.

In de volgende stap worden deze modellen verfijnd om afbeeldingen in verschillende klassen te categoriseren, waarbij gebruik wordt gemaakt van transfer learning om de nauwkeurigheid te verbeteren en tegelijkertijd de trainingstijd te verkorten. Voor de classificatie wordt gebruik gemaakt van een aantal voorgetrainde deep learning-modellen, elk met speciale voordelen. Vanwege het gebruiksgemak en de efficiëntie bij het categoriseren van afbeeldingen worden VGG16 en VGG19 vaak gebruikt. Met optimale rekenefficiëntie bieden EfficientNetB0 en EfficientNetB7 geavanceerde prestaties. De diepere architectuur van ResNet101 verbetert de nauwkeurigheid van de classificatie door ingewikkelde patronen effectief vast te leggen. Daarna wordt een nauwkeurige diagnose gegarandeerd door de classificatie van MRI-gegevens door de getrainde algoritmen in vier tumorclassificaties. Gliacellen zijn de bron van glioomtumoren, die de hersenfunctie aantasten. Meningeoomtumoren ontwikkelen zich in de hersenvliezen, dit zijn beschermende lagen van de hersenen en het ruggenmerg. De hypofyse is de plaats van hypofysetumoren, die de hormoonbalans en fysiologische processen beïnvloeden.

Om te helpen bij een nauwkeurige diagnose, worden clusteringstechnieken zoals K-Nearest Neighbors (KNN) gebruikt om tumorgraden te voorspellen. Graad drie en vier van hooggradig glioom (HGG) duiden op ernstige tumorontwikkeling. Graad 1 en 2 van laaggradig glioom (LGG) zijn respectievelijk langzamer groeiende, minder agressieve tumoren. Deze beoordeling is essentieel om de agressiviteit van de tumor vast te stellen en daarom directe klinische behandeling.

Ten slotte, om de doeltreffendheid van de categorisatiemodellen te beoordelen, worden ze gecontrasteerd op basis van belangrijke criteria. Hun effecten worden geëvalueerd om na te gaan of augmentatie- en segmentatiestrategieën de modelprestaties hebben verbeterd. Om betrouwbaarheid en effectiviteit te garanderen, worden ook de prestaties van een verscheidenheid aan datasets onderzocht en wordt de classificatienauwkeurigheid vergeleken met de meest geavanceerde modellen.

De workflow integreert gegevensvoorbereiding, voorverwerking, segmentatie, classificatie en beoordeling in een samenhangend kader. Het verbetert de nauwkeurigheid van de detectie en classificatie van hersentumoren door de toepassing van geavanceerde DL-methoden en rigoureuze voorbewerking. De opname van tumorclassificatie ondersteunt de klinische besluitvorming verder, waardoor dit een uitgebreid systeem voor tumoranalyse is.

Figuur 5: Raamwerk voor diep leren. Voorgesteld classificatiekader voor hersentumoren met behulp van deep learning-modellen. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 5 is een architectuur in relatie tot een medisch beeldclassificatiesysteem dat hersentumoren identificeert met behulp van geavanceerde computationele technieken zoals deep learning. Het begint met een verzameling MRI-beelden die wordt geclassificeerd. Dit zal dus de ruggengraat zijn voor het classificatieproces. Vervolgens gaan de invoergegevens naar een gegevensvoorverwerkingsmodule waarin de normalisatie, of het wijzigen van het formaat en de beeldvergroting, evenals het verwijderen van ruis, worden uitgevoerd. Voorverwerking standaardiseert invoerafbeeldingen om het meeste uit de trainingsfasen van het model te halen. De hele stap gaat over het voorbereiden op het ondergaan van volgende rekenintensieve fasen. Na de voorverwerkingsstap worden de gegevens naar de functie-extractiemodule gevoerd. Hier kan het gebruik van computationele technieken of modellen, misschien DL-modellen zoals CNN's, worden gemaakt om kenmerken in afbeeldingen te identificeren. De kenmerken die worden geëxtraheerd, kunnen patronen bevatten die wijzen op afwijkingen of tumorkenmerken. Vervolgens wordt deze set functies ingevoerd in het classificatiemodel. Aangezien dit waarschijnlijk gericht zou zijn op het onderscheiden van verschillende klassen, waaronder het al dan niet bestaan van een tumor en het type tumor, vertrouwt het model op een vrij complexe architectuur, waarschijnlijk van onder andere Inception-ResNet-v2, voor nauwkeurige voorspellingen. Het bepaalt of er al dan niet een tumor bestaat in het gescande hersenbeeld. Deze classificatiestap is in "Tumor" en "Geen tumor". Wanneer een tumor wordt gevonden, classificeert het systeem het tumortype als glioom, meningeoom of hypofyse. Elk van deze typen heeft kenmerken die het model herkent met behulp van de geëxtraheerde kenmerken. Voor de geïdentificeerde tumoren wordt vervolgens de graad van de tumor bepaald. Graden variëren van 1 tot 4, wat de ernst en progressie van de tumor aangeeft. Graad 1 is het minst agressief, terwijl graad 4 het ernstigst is. Deze classificatie helpt bij medische diagnose en behandelplanning. Uiteindelijke resultaten omvatten de afwezigheid of aanwezigheid van een tumor en het type en de graad ervan. Dergelijke output is zeer waardevol voor klinische toepassingen voor besluitvorming in de zorg en behandeling van patiënten.

Het proces vertegenwoordigt een geïntegreerde pijplijn voor medische beeldanalyse en classificatie van tumortypes. Beginnend met onbewerkte gegevens, gaat het achtereenvolgens verder door middel van voorbereidende gegevens, extractie van kenmerken en classificatie. Het systeem bepaalt of het inderdaad een tumor heeft, specificeert het type en geeft de ernst of graad aan. Deze pijplijn, die gebruik maakt van complexere vormen van berekeningen, stroomlijnt de diagnose in medische beeldvorming, zodat de beoordelingen sneller en nauwkeuriger kunnen zijn bij hersentumoren. Een modulaire workflow zorgt voor flexibiliteit, waarbij componenten afzonderlijk kunnen worden geoptimaliseerd voor betere prestaties.

Results

De trainingsomgeving maakt gebruik van Kaggle's NVIDIA Tesla T4 GPU, waardoor efficiënte modeltraining mogelijk is. De bibliotheken van belang zijn TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy en Pinecone, die sterke deep learning-pijplijnen mogelijk maken. DenseNet201, InceptionV3 en Inception-ResNet-v2 werden gekozen vanwege hun aangetoonde werkzaamheid in medische beeldvorming. Deze ontwerpen bieden diepe functie-extractie, robuuste gradiëntstroom en hybride sterktes, die de nauwkeurigheid verbe...

Discussion

Vroege diagnose van hersentumoren kan essentieel zijn om het leven van een persoon te redden, aangezien hersentumoren zeer gevaarlijk en dodelijk kunnen zijn. Momenteel is tumordiagnostiek afhankelijk van de handmatige interpretatie van radiologen, wat vertragingen en menselijke fouten kan veroorzaken bij het detecteren van maligniteiten in een vroeg stadium. Daarom introduceert dit artikel een diagnosemodel voor hersentumoren met meerdere classificaties dat tumoren nauwkeurig kan detect...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
fastText	Facebook AI	N/A	Woordrepresentatie en classificatie
Google Colab	Google	N/A	Cloud-gebaseerde Jupyter Notebook omgeving
Google Colab GPU/TPU	Google	N/A	Cloud-gebaseerde hardwareversnelling
Intel Core i5/i7 of AMD Ryzen 5/7	Intel / AMD	N/A	Processor voor lokale uitvoering (indien nodig)
Matplotlib	Open-source	N/A	Bibliotheek voor gegevensvisualisatie
NLTK	Open-source	N/A	Natural Language Toolkit voor tekstverwerking
NumPy	Open-source	N/A	Bibliotheek voor numerieke berekeningen
NVIDIA GTX 1650 of hoger (Optioneel)	NVIDIA	N/A	GPU voor deep learning taken
Pandas	Open-source	N/A	Bibliotheek voor gegevensmanipulatie
Python	Python Software Foundation	N/A	Programmeertaal voor ML en NLP
PyTorch	Meta AI	N/A	Deep Learning framework
RAM (8GB minimaal, 16GB aanbevolen)	Verschillende	N/A	Geheugenvereiste voor ML taken
Scikit-learn	Open-source	N/A	Machine Learning bibliotheek
Seaborn	Open-source	N/A	Statistische gegevensvisualisatie
SpaCy	Explosion AI	N/A	Industriële NLP-bibliotheek
SSD-opslag (256GB minimaal, 512GB aanbevolen)	Verschillende	N/A	Opslag voor datasetverwerking
TensorFlow	Google	N/A	Deep Learning framework