Estrutura baseada em rede neural convolucional para classificação e segmentação de tumores cerebrais usando imagens de ressonância magnética

Summary

Algoritmos de aprendizado profundo foram utilizados na ressonância magnética para realizar a classificação e segmentação de tumores cerebrais com U-Net. InceptionV3, DenseNet201 e Inception-ResNet-v2 foram realizados com excelente precisão no tipo de tumor e na previsão de grau. Modelos híbridos aumentados GPT-4.0 para geração automática de relatórios médicos e assistência diagnóstica.

Abstract

O diagnóstico precoce de tumores cerebrais é fundamental para a otimização do prognóstico e seleção do tratamento do paciente. A segmentação e categorização precisas de tumores cerebrais são essenciais para criar técnicas de tratamento especializadas. À medida que a utilização da ressonância magnética para diagnóstico cerebral aumenta e a tecnologia de visão computacional também melhora, ter um modelo bom e eficaz para identificar e categorizar tumores com base em exames de ressonância magnética continua sendo um desafio. Para resolver esse problema, os autores sugeriram uma técnica baseada em aprendizado profundo para segmentar e classificar tumores cerebrais de diferentes conjuntos de dados. O pré-processamento de imagens empregou nove métodos de aumento para melhorar o desempenho do modelo. A segmentação da RM foi feita usando um modelo U-Net.

O modelo de classificação desenvolvido com base no InceptionV3 e no DenseNet201 prevê a existência do tumor e o categoriza em Glioma, Meningioma e Hipófise. Com 99,15% de precisão, o InceptionV3 é maior que os 98,75% do DenseNet201 na classificação de tumores. A classificação adicional do tumor foi realizada por Clustering como HGG e LGG com base no Inception-ResNet-v2. Os graus do tumor (1-4) são identificados com 96,64% de precisão pelo Inception-ResNet-v2. Um sistema autônomo integra modelos híbridos com GPT-4.0 para gerar relatórios. Portanto, essa nova estrutura pode muito bem ser adequada para clínicas quando usada para identificar e separar automaticamente tumores cerebrais utilizando imagens de entrada capturadas de exames de ressonância magnética.

Introduction

Os tumores cerebrais podem prejudicar significativamente a qualidade de vida dos pacientes e familiares e são responsáveis por um caso em cada 100 cânceres tratados a cada ano nos EUA ^1,2,3. O glioma é o tumor cerebral primário mais prevalente entre as pessoas nos Estados Unidos, que tem uma incidência de 6,5 por 100.000. Eles surgem em astrócitos, oligodendrócitos e células ependimárias, as células gliais que fornecem nutrição aos neurônios do cérebro. O glioma é categorizado em diferentes tipos com base na célula glial afetada no tumor, bem....

Protocol

Descrição do conjunto de dados e análise exploratória
O conjunto de dados consiste em várias fontes para aumentar a confiabilidade e a precisão do modelo. Merged_dataset contém 20.620 imagens do Conjunto de Dados A (3.054), Conjunto de Dados B (3.264), Conjunto de Dados C (10.000) e Conjunto de Dados D (4.292). Além disso, 1.425 imagens do conjunto de dados Brad foram adicionadas para graus de tumor de glioma (HGG, LGG). Esse conjunto de dados diversificado garantirá uma melhor generalização, reduzirá vieses e melhorará o desempenho do modelo. O grande conjunto de dados permite avaliações abrangentes e, portanto, há uma probabilidade maior de obter....

Results

O ambiente de treinamento aproveita a GPU NVIDIA Tesla T4 da Kaggle, facilitando o treinamento eficiente do modelo. As bibliotecas importantes são TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy e Pinecone, que facilitam pipelines de aprendizado profundo fortes. DenseNet201, InceptionV3 e Inception-ResNet-v2 foram escolhidos devido à sua eficácia demonstrada em imagens médicas. Esses projetos fornecem extração profunda de recursos, fluxo de gradiente robusto e forças híbridas, que melhoram a precisão, minimizam o sobreajuste e melhora.......

Discussion

O diagnóstico precoce de tumores cerebrais pode ser essencial para salvar a vida de um indivíduo, pois os tumores cerebrais podem ser altamente perigosos e fatais. Atualmente, o diagnóstico de tumores depende da interpretação manual dos radiologistas, o que pode causar atrasos e erros humanos na detecção de malignidades nos estágios iniciais. Portanto, este artigo apresenta um modelo de diagnóstico de tumor cerebral multi-classificação que pode detectar, localizar e classificar tumores c.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
texto rápido	IA do Facebook	N/A	Representação e classificação de palavras
Google Colab	Pesquise no Google	N/A	Ambiente Jupyter Notebook baseado em nuvem
Google Colab GPU/TPU	Pesquise no Google	N/A	Aceleração de hardware baseada em nuvem
Intel Core i5/i7 ou AMD Ryzen 5/7	Intel / AMD	N/A	Processador para execução local (se necessário)
Matplotlib	Código aberto	N/A	Biblioteca de visualização de dados
NLTK	Código aberto	N/A	Kit de ferramentas de linguagem natural para processamento de texto
NumPy	Código aberto	N/A	Biblioteca de computação numérica
NVIDIA GTX 1650 ou superior (opcional)	NVIDIA	N/A	GPU para tarefas de aprendizado profundo
Pandas	Código aberto	N/A	Biblioteca de manipulação de dados
Python	Fundação de Software Python	N/A	Linguagem de programação para ML e PNL
PyTorch	Meta IA	N/A	Estrutura de aprendizado profundo
RAM (mínimo de 8 GB, recomendado 16 GB)	Vário	N/A	Requisito de memória para tarefas de ML
Scikit-aprender	Código aberto	N/A	Biblioteca de aprendizado de máquina
Nascido no mar	Código aberto	N/A	Visualização de dados estatísticos
SpaCy	IA de explosão	N/A	Biblioteca de NLP de força industrial
Armazenamento SSD (mínimo de 256 GB, 512 GB recomendado)	Vário	N/A	Armazenamento para processamento de conjunto de dados
TensorFlow	Pesquise no Google	N/A	Estrutura de aprendizado profundo