Bu çalışma, MRI görüntüleri kullanarak dört sınıf beyin tümörü sınıflandırması için transfer öğrenme ile MobileNetV2, EfficientNetV1 ve Inception-ResNet-V2 kullanarak hafif dikkat temelli bir derin öğrenme çerçevesi sunar. Model, düşük hesaplama karmaşıklığı ile yüksek sınıflandırma doğruluğu elde ederek kaynak kısıtlı klinik karar destek uygulamalarını desteklemektedir.
Method Article
MRI Kullanarak Dört Sınıf Beyin Tümörü Sınıflandırması için Dikkat Yönlendirmeli Transfer Öğrenme Çerçevesi
Gokapay Dilip Kumar1 , Vemuri Sudarsan Rao1 , Sudheer Reddy Bandi2 , Shaik Thaseentaj3 , Maneesha Vadduri3 , M. Nageswara Rao4 , Akkula Sri Vaishnavi5
1Department of Computer Science and Engineering, Sri Chaitanya Institute of Technology & Research, 2Department of Artificial Intelligence and Data Science, JB Institute of Engineering and Technology, 3Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation (KLEF), 4Department of Electronics and Communication Engineering, Sri Mittapalli College of Engineering, 5School of Electronics Engineering (SENSE), VIT-AP University
Opens in a new tab
In This Article
Summary
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Abstract
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Bu araştırmanın amacı, beyin tümörlerini dört kategoriye—gliomalar, menenjiomlar, hipofiz tümörleri ve sağlıklı beyin dokusu—olarak sınıflandırmak için manyetik rezonans görüntüleme (MRI) verilerini kullanarak hafif ancak doğru bir derin öğrenme çerçevesi geliştirmektir. Önerilen metodoloji, üç ön eğitimli konvolüsyonel sinir ağı modeli—MobileNetV2, EfficientNetV1 ve Inception-ResNet-V2—ile transfer öğrenmeyi, görüntünün klinik olarak ilgili bölgelerine odaklanma yeteneğini taklit eden bir dikkat mekanizması ile entegre eder. Bu dikkat yönlendirmeli yaklaşım, tümör lokalizasyonunu geliştirirken alakasız arka plan bilgilerini baskılar. Çerçeve, dört sınıf boyunca binlerce etiketli görüntü içeren büyük, herkese açık bir beyin MRI veri setinde değerlendirilir. Standart ön işleme, veri artırma ve eğitim protokolleri, önerilen yöntemin basit bir şekilde tekrar edilebilir olmasını sağlamak için kullanılır. Deneysel sonuçlar, EfficientNetV1'in hem MobileNetV2 hem de Inception-ResNet-V2'ye göre daha üstün doğruluk ortaya koyarak en yüksek sınıflandırma performansına ulaştığını göstermektedir. Çalışma, önerilen hafif, dikkat temelli çerçevenin doğruluğu ve hesaplama karmaşıklığı arasında etkili bir denge sağladığını ve özellikle kaynak kısıtlı ortamlarda gerçek zamanlı ve mobil sağlık uygulamaları için oldukça uygun olduğu sonucuna varır.
Introduction
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
```html
Manyetik rezonans görüntüleme (MRI) kullanarak beyin tümörlerinin doğru sınıflandırılması, klinik teşhis, tedavi planlaması ve prognoz tahmininde kritik bir rol oynamaktadır1. Beyin tümörleri, gliom, menenjiom ve hipofiz tümörleri dahil olmak üzere, farklı patolojik özellikler ve tedavi tepkileri gösterir; bu nedenle, erken ve güvenilir tanımlama, terapötik sonuçları iyileştirmek ve hastalık progresyonunu azaltmak için esastır. MRI, beyin tümörü değerlendirmesinde, üstün yumuşak doku kontrastı, noninvaziv yapısı ve tümör morfolojisini birden fazla anatomik düzlemde görselleştirme kabiliyeti nedeniyle yaygın olarak tercih edilir. Bununla birlikte, MRI taraması el ile yorumlanması genellikle zaman alıcıdır ve radyolojik uzmanlığa büyük ölçüde bağlıdır, özellikle tümör sınırları düzensiz olduğunda veya tümör sınıfları arasında görsel benzerlikler olduğunda. Sonuç olarak, otomatik bilgisayar destekli teşhis sistemleri, radyologlara doğru ve verimli tümör sınıflandırması konusunda yardımcı olmak için giderek daha önemli hale gelmiştir.
Derin öğrenme (DL) tabanlı görüntü analiz teknikleri, biyomedikal ve bilgisayar görüşü uygulamalarında otomatik hastalık sınıflandırmasını önemli ölçüde geliştirmiştir2,3. Nöro-onkolojide, makine öğrenimi ve transfer öğrenimi teknikleri, tümör tespiti, segmentasyonu ve sınıflandırma görevlerinde umut verici performans sergilemiştir4. Özellikle evrişimsel sinir ağları (CNN'ler), MRI taramasından doğrudan hiyerarşik görüntü özelliklerini çıkarabilme konusunda üstün kabiliyet göstermiş ve özellik mühendisliğine dayalı elle işleme gerek kalmadan görüntü verilerinden ayırt edici tümörle ilgili temsilleri öğrenebilir. CNN mimarileri, görüntü verilerinden ayırt edici tümörle ilgili temsilleri öğrenebilir, bu sayede sınıflandırma performansını geliştirebilir ve geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarına göre daha iyi sonuçlar elde edebilir. DL'deki son gelişmeler, büyük ölçekli görüntü veri setlerini işleyebilen ve insan müdahalesini azaltmış yüksek performanslı görüntü sınıflandırma sistemlerinin geliştirilmesini sağlamıştır.
Bu gelişmelere rağmen, geleneksel derin CNN mimarileri genellikle büyük ölçüde bilgisayar kaynağı gerektirir, bu da yüksek bellek tüketimi, artan parametre karmaşıklığı ve uzun eğitim süresini içerir5. Bu tür bilgisayar kaynakları tüketimi, kaynak kısıtlı klinik ortamlarda ve mobil sağlık sistemlerinde uygulanmasını kısıtlar. Ek olarak, hafif evrişimsel sinir ağları mimarileri, düşük bilgisayar karmaşıklığı ve düşük kaynaklı uygulamalara uygunlukları nedeniyle giderek daha fazla ilgi çekmektedir5. Son zamanlarda yapılan çeşitli çalışmalar, sınıflandırma verimliliğini önemli ölçüde iyileştirecek optimize edilmiş CNN stratejilerini, verimli özellik çıkarma mekanizmalarını ve hafif dağıtım çerçevelerini araştırmıştır6,7,8. Ancak, hesaplama verimliliğini çok sınıflı tümör sınıflandırma performansı ile dengelemenin MRI tabanlı beyin tümörü analizinde hala büyük bir zorluk olmasına neden olmaktadır9.
Dikkat tabanlı derin öğrenme çerçeveleri, tıbbi görüntü analizinde özellik temsilini iyileştirmek için etkili çözümler olarak ortaya çıkmıştır10. Dikkat mekanizmaları, sinir ağlarının tanısal olarak ilgili görüntü bölgelerine seçici olarak vurgu yapmasını ve ilgisiz arka plan bilgilerini bastırmasını sağlar. İnsan görme sisteminden ilham alan dikkat yönlendirmeli mimariler, hesaplamalı odağı tümöre özgü uzamsal bölgelere ve bağlamsal özelliklere yönlendirerek ayrımcı özellik öğrenimini geliştirir. Bu tür mekanizmalar, tümör dokularının sıklıkla heterojen yoğunluk desenleri, düzensiz morfoloji ve tümör kategorileri arasında örtüşen görsel özellikler göstermesinden dolayı beyin tümörü MRI analizinde özellikle yararlıdır. Sonuç olarak, CNN tabanlı mimarilere dikkat modüllerini entegre etmek, sınıflandırma doğruluğunu artırabilir ve özellik lokalizasyon performansını iyileştirebilir.
Son zamanlarda yapılan birkaç çalışma, otomatik beyin tümörü teşhisi ve MRI tabanlı tümör sınıflandırması için DL çerçevelerinin potansiyelini göstermiştir11,12. Gao ve ark. MRI verilerini kullanarak beyin tümörü teşhisi için bir DL modeli geliştirmiş ve doğrulamış, otomatik nörogörüntüleme analizi için güçlü sınıflandırma kabiliyeti göstermiştir11. Benzer şekilde, Abdusalomov ve ark. MRI taraması kullanarak DL tabanlı beyin tümörü tespiti yaklaşımlarını araştırmış ve umut verici teşhis performansı bildirmiştir12. Bu çalışmalar sınıflandırma doğruluğunu artırmış
Protocol
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Bu çalışma, anonimleştirilmiş, herkese açık bir veri seti kullandığı için bilgilendirilmiş onay gerekli değildir. Önerilen yaklaşım altı bileşenden oluşur: ön işleme, evrişim modülü, dikkat modülü, evrişim ve dikkat modüllerinin entegrasyonu ve tamamen bağlı (FC) katmanlar. Şekil 1 yöntemin tam iş akışını göstermektedir.
Veri seti elde edilmesi
Etiketlenmiş beyin MRG görüntüleri, dört tümör kategorisi ve normal doku içeren herkese açık bir Kaggle veri setinden elde edilmiştir.
Veri ön işleme
Görüntüler, birleşik bir çözünürlükte yeniden boyutlandırılır ve yoğunluk normalleştirilir. Genellemeyi artırmak için isteğe bağlı artırma (döndürme, çevirme, yakınlaştırma) uygulanır. Veri seti, eğitim (%70) ve test (%30) setlerine bölünür.
Model mimarisi
BrainNet—MobileNetV2, EfficientNetV1 ve Inception-ResNet-V2—önceden ImageNet üzerinde eğitilmiş olan üç temel CNN, MRG görüntüleri kullanılarak beyin tümörlerini dört kategoriye sınıflandırmak için kullanılmıştır. MobileNetV2 ve EfficientNetV1, 224 x 224 piksel giriş boyutuyla yapılandırılmışken, Inception-ResNet-V2 299 x 299 piksel giriş boyutu gerektirmiştir. Transfer öğrenme sürecinde, başlangıçtaki evrişimsel katmanlar genel görüntü özelliklerini korumak için dondurulmuştur, üst katmanlar beyin tümörü sınıflandırması için modeli özelleştirmek üzere ince ayar yapılmıştır. Her temel, Küresel Ortalama Havuzlama, yoğun katmanlar, düzenlileştirme için düşürme ve dört sınıfı tahmin etmek için Softmax aktivasyon fonksiyonunu içeren hafif bir sınıflandırma başlığı ile eşleştirilmiştir. Düşürme, aşırı uyumlaşmayı azaltmak ve genellemeyi artırmak için uygulanmıştır. Tasarlanan mimari, verimli özellik çıkartımını düşük hesaplama gereksinimleriyle etkili bir şekilde birleştirerek, kaynak sınırlı ve kavram doğrulaması senaryolarında dağıtım için uygun olan hassas sınıflandırmayı sağlamaktadır.
Dikkat tabanlı özellik çıkartma
Giriş görüntüleri, başlangıçtaki bir evrişimsel katmanın ardından özel bir dikkat modülünden geçirilir. Paralel maksimum havuzlama ve ortalama havuzlama, saliyen ve bağlamsal özellikleri yakalar ve bunlar evrişim yoluyla tümörle ilgili bölgeleri vurgulamak için birleştirilir ve rafine edilir.
Evrişimsel temel ve füzyon
Dikkat ağırlıklı özellikler, önceden eğitilmiş temellere (MobileNetV2, EfficientNetV1 veya Inception-ResNet-V2) iletilir. Yüksek seviyeli evrişimsel katmanlar, bellek erişimi azaltmak ve hesaplama verimliliğini artırmak için mantıksal olarak birleştirilir.
Sınıflandırma
Düzenlenmiş özellikler, ReLU6 aktivasyonu ve düşürme ile tam bağlantılı katmanlardan geçirilerek, nihai dört sınıflı softmax sınıflandırma için kompakt bir temsil üretir.
Değerlendirme
Model performansı, test setinde doğruluk, kesinlik, hatırlatma, F1-skoru ve karışıklık matrisleri kullanılarak değerlendirilir.
Çerçeve geliştirme
Önerilen çözüm Python'da uygulanır ve yürütme için Keras kullanır. Tablo 1 hiperparametreleri göstermektedir. Veri seti, eğitim seti ve test seti olarak 70:30 oranında bölünür. Her veri seti için nihai dengeli performansı göstermek amacıyla, beş farklı rastgele eğitim/test ayrımı kullanılmıştır.
Ön işleme
Giriş görüntüleri, önerilen çözüm için temel olarak MobileNetV2 çerçevesi hizmet verdiği için güncellenmelidir. Fotoğraflardan yüksek çözünürlüklü özellikler çıkarmak için, giriş boyutuyla birlikte önceden eğitilmiş MobileNetV2 modeli kullanılır. Ardından her giriş görüntüsü, [-1, 1] aralığında 224x224 piksele ölçeklenir.
Evrişim modeli
MobileNetV2, verimli bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) mimarisini kullanarak görüntü tanıma performansını artırır ve bu mimari, hesaplama gereksinimlerini en aza indirir. Geleneksel CNN'ler yüksek doğruluk sağlasa da, genellikle büyük miktarda bellek ve işlem gücü gerektirir. MobileNetV1, standart evrişimi, girdileri filtrelemek için derinlik yönünde ayrılabilir evrişim ve özellikleri entegre etmek için nokta yönünde evrişim olmak üzere iki farklı işleme ayırmak gibi bir kavramı tanıtmıştır. MobileNetV2, bu fikre dayanarak, genişleme katmanları, derinlik yönünde evrişim, projeksiyon katmanları ve kalan bağlantılardan oluşan darboğaz kalıntı bloklarını dahil eder. Projeksiyon katmanı özellik kanallarını sıkıştırır, kalan bağlantılar ise ağ boyunca daha iyi bilgi akışını sağlar. İstikrarlılığı artırmak ve öğrenme performansını iyileştirmek için, evrişimsel işlemlerden son
Results
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Three ön eğitimli derin öğrenme modeli, yani MobileNetV2, EfficientNetV1 ve Inception-ResNet-V2, beyin tümörü sınıflandırması için MRI görüntülerini kullanarak dört sınıf olarak değerlendirildi.
Kullanılan Veri Seti
Önerilen çerçeve, Kaggle platformundan elde edilen genel erişimli bir beyin tümörü MRI veri seti kullanılarak değerlendirildi. Veri seti, 835 normal beyin MRI görüntüsü, 826 glioma görüntüsü, 822 meningioma görüntüsü ve 827 hipofiz tümörü görüntüsünden oluşuyordu. Veri setinden temsili MRI örnekleri Şekil 2'de gösterilmiştir.
MobileNetV2
MobileNetV2 modeli, toplam 2.263.108 parametreye sahipti, bunlardan 2.228.996'sı eğitilebilir ve 34.112'si eğitilemezdi. Sınıflandırma performans ölçütleri Tablo 2'de sunulmaktadır. Model, toplam sınıflandırma doğruluğunun %97'sini elde ederek, makro ve ağırlıklı ortalama F1 Skorları ile karşılaştırılabilir sonuçlar elde etti. Tablo 3'te gösterilen karışıklık matrisi, dört tümör kategorisi boyunca güçlü sınıflandırma performansı ve glioma ile meningioma arasındaki nispeten az yanlış sınıflandırma gösteriyor.
Şekil 3, MobileNetV2 için eğitim ve doğrulama doğruluğu/kayıp eğrilerini göstermektedir. Model, birkaç eğitim döneminden sonra istikrarlı bir şekilde yakınsamayı gösterdi ve doğrulama performansı kademeli olarak iyileşti.
Inception-ResNet-V2
Inception-ResNet-V2 modeli, toplam 54.342.884 parametreye sahipti, bunlardan 54.282.340'ı eğitilebilir ve 60.544'ü eğitilemezdi. Sınıflandırma ölçütleri Tablo 4'te özetlenmiştir. Model, %98'lik genel sınıflandırma doğruluğu elde ederek, MobileNetV2 ile karşılaştırıldığında iyileştirilmiş performans sergiledi.
Model, tüm tümör kategorilerinde yüksek sınıflandırma doğruluğu ve azaltılmış yanlış sınıflandırma oranları ile Tablo 5'teki karışıklık matrisinde gösterilmiştir. MobileNetV2 modeline göre tümör sınıfları arasında daha iyi ayrım gözlendi. Şekil 4, Inception-ResNet-V2 için eğitim ve doğrulama performans eğrilerini göstermektedir. Model, eğitim dönemleri boyunca istikrarlı bir öğrenme davranışı ve tutarlı yakınsama sergiledi.
EfficientNetV1
EfficientNetV1 modeli, toplam 6.580.363 parametreye sahipti, bunlardan 6.518.308'i eğitilebilir ve 62.055'i eğitilemezdi. Tablo 6'da özetlenen sınıflandırma ölçütleri, değerlendirilen modeller arasında en yüksek performansı gösteren yaklaşık %99 doğruluk, hassasiyet, hatırlatma ve F1 skoru elde ettiğini göstermektedir.
Model, dört tümör sınıfı boyunca güçlü sınıflandırma performansı ve minimal yanlış sınıflandırma ile Tablo 7'deki karışıklık matrisinde gösterildiği gibi, çoğu glioma, meningioma, tümörsüz ve hipofiz tümörü görüntülerini doğru bir şekilde sınıflandırdı.
Şekil 5, EfficientNetV1 için eğitim ve doğrulama doğruluğu/kayıp eğrilerini göstermektedir. Model, diğer değerlendirilen mimarilerle karşılaştırıldığında daha düşük doğrulama dalgalanmaları ile istikrarlı yakınsama elde etti.
Genel Karşılaştırma
Değerlendirilen modeller arasında, EfficientNetV1, dört sınıflı beyin tümörü MRI sınıflandırması için sınıflandırma doğruluğunu en yüksek seviyede tutarken daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile Inception-ResNet-V2'den daha iyi performans sergiledi. MobileNetV2, daha az parametre gerektiren verimli hafif performans gösterirken, Inception-ResNet-V2 önemli ölçüde daha yüksek model karmaşıklığı pahasına iyileştirilmiş sınıflandırma doğruluğu elde etti. Bulgular, EfficientNetV1'in sınıflandırma doğruluğu ve hesaplama verimliliği arasında en iyi dengeyi sağladığını göstermektedir.
Veri Kullanılabilirliği
Bu çalışmada analiz edilen beyin MRI veri seti, Kaggle platformu üzerinden genel erişime açıktır. Bu çalışma sırasında üretilen ve analiz edilen tüm veriler, sınıflandırma sonuçları, performans ölçütleri, karışıklık matrisleri ve eğitim/doğrulama sonuçları dahil olmak üzere bu makalenin şekilleri ve tablolarında sunulmaktadır. Model geliştirme ve değerlendirme için kullanılan özel kod, makul bir talep üzerine ilgili yazardan temin edilebilir.
Şekil 1: Dikkat yönlendirmeli transfer öğrenme çerçevesi, dört sınıflı
Discussion
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
```html
Doğruluk, geri çağırma, F1-skoru ve hassasiyet temel alındığında yapılan performans değerlendirmesi, hem MobileNetV2 hem de Inception-ResNet-V2'nin beyin tümörü sınıflandırmasında karşılaştırılabilir sonuçlar elde ettiğini ortaya koymaktadır; her ikisi de toplam ve ağırlıklı ortalama doğrulukta %97-98'e ulaşmaktadır. Buna karşın, EfficientNet diğer modellerden daha iyi performans göstererek, makro ve ağırlıklı ortalama metriklerde %99 doğruluk elde etmektedir. Bu başarısı, gelişmiş genelleme ve bileşik ölçeklendirme stratejisinden kaynaklanmaktadır. Bu bulgular, EfficientNet mimarilerinin çok sınıflı MRI tümör sınıflandırması ve hesaplamalı açıdan verimli özellik öğrenimi için etkinliğini gösteren önceki çalışmalarla tutarlıdır22. Benzer şekilde, transfer öğrenimi temelli MobileNetV2 çerçeveleri, daha önce hafif beyin tümörü sınıflandırma görevlerinde güçlü performans göstererek düşük hesaplamasal karmaşıklık sürdürmüştür21.
EfficientNetV1'in geliştirilmiş performansı, ağ derinliği, genişliği ve giriş çözünürlüğünün dengeli ölçeklendirilmesine atfedilebilir ve bu da ayrımcı tümörle ilgili özelliklerin verimli bir şekilde çıkarılmasını sağlar. Bileşik ölçeklendirme stratejilerinin avantajları hakkında karşılaştırılabilir gözlemler daha önceki CNN optimizasyon çalışmalarında rapor edilmiştir7,8. Ek olarak, dikkat yönlendirmeli özellik çıkarma modülünün entegrasyonu, alakasız arka plan bilgilerini baskılayarak tümörle ilgili bölgelerin lokalizasyonunu iyileştirmiş olabilir; bu, dikkat temelli tıbbi görüntü sınıflandırma çalışmalarındaki bulgularla uyumludur10,15.
Bu sonuçlara rağmen, beyin tümörü sınıflandırmasında birçok zorluk hâlâ devam etmektedir; bu zorluklar arasında düzensiz tümörlerin hassas ayrımı, tümör çekirdeğinin ötesindeki alt bölgelerin segmentasyonu ve farklı beyin doku türleri arasında doğru sınıflandırma yer almaktadır. Önceki çalışmalar, MRI tabanlı tümör sınıflandırma sistemlerinde veri seti çeşitliliği, genelleme kabiliyeti ve hesaplamasal karmaşıklıkla ilgili sınırlamaları da vurgulamıştır9,11,12. Ayrıca, multimodal MRI çerçeveleri, iyileştirilmiş özellik temsili ve tümör görselleştirmesini göstermiştir; ancak bu yöntemler genellikle kapsamlı ön işleme ve daha yüksek hesaplamasal kaynak gerektirmektedir13,17,18,20.
Tablo 8 MobileNetV2, Inception-ResNet-V2 ve EfficientNetV1'in 5 katlı doğrulama ile konsolide edilmiş bir çapraz doğrulama analizini göstermektedir. Tablo, doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F1-skorunun ortalamasını ve standart sapmasını ve katlara göre doğrulukları göstermektedir. MobileNetV2 kararlı ancak nispeten daha düşük performans sergilerken, Inception-ResNet-V2 hem doğruluğu hem de tutarlılığı artırır. EfficientNetV1 en yüksek ortalama doğruluğu (0.989 ± 0.003) en düşük varyansla elde ederek mükemmel genelleme kabiliyetini gösterir. 0.986-0.992 aralığında olan katlara göre yüksek doğruluklar, birden çok veri bölünmesinde sağlam ve kararlı performans sergilediğini göstermektedir; bu da onu bu çalışmada dört sınıflı beyin tümörü MRI sınıflandırması için en etkili model haline getirir.
Çalışmanın sınırlamaları
Çerçevenin mevcut değerlendirmesi yalnızca çevrimiçi veri artırımına dayanmaktadır; bu, gerçek dünya senaryolarında daha geniş veri çeşitliliğini işlemede sınırlı dayanıklılık gösterebilmektedir. Ayrıca, çalışma öncelikle son katmanlı katmanlardan özellik çıkarma üzerine odaklanmış olup, çok katmanlı özellik birleştirmenin olası faydalarını değerlendirmemektedir. Araştırma ayrıca statik MRI veri setleriyle sınırlıdır ve canlı bir klinik iş akışında doğrulanmamıştır; bu da entegrasyon zorlukları yaratabilir.
Gelecek Araştırma Yönleri
Gelecekteki çalışmalar, MobileNetV2 ve diğer temel yapılardan çok katmanlı özellik birleştirmeyi araştırmalı ve sınıflandırma doğruluğunu daha da artırmalıdır. Çerçeveyi çok modal görüntüleme verilerine uyum sağlamak ve gerçek zamanlı klinik ortamlarda performansını doğrulamak, pratik uygulanabilirliğini güçlendirecektir. Ayrıca, mimariyi mobil ve IoT platformlarında dağıtım için optimize etmek, gelişmiş artırma teknikleri ve gerçek dünya hasta veri setleri ile birleştirildiğinde, çeşitli sağlık hizmetlerinde ölçeklenebilir, yüksek performanslı beyin tümörü teşhisini mümkün kılacaktır.
Sonuç
Bu çalışma, MRI görüntüleri kullana
Disclosures
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Yazarların beyan edecek hiçbir çıkar çatışması yoktur.
Acknowledgements
Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Bu çalışma için harici hiçbir finansman alınmamıştır.
Materials
```html
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| Brain MRI Dataset | IEEE | https://dx.doi.org/10.21227/q2vt-tf46 | Veri seti kurumsal erişimle indirilir. MRI veri seti dört sınıf içerir: glioma, meningioma, hipofiz tümörü ve normal beyin |
| CNN Accelerator (Layer Fusion) | Önerilen çalışma | — | Hafıza erişimi azaltmak ve hesaplama verimliliğini artırmak için üst katmanlı konvülsiyon katmanlarının mantıksal birleşimi |
| Custom Attention Module | Önerilen çalışma | — | Tümörle ilgili bölgeleri vurgulamak için maksimum havuzlama ve ortalama havuzlamayı entegre eden dikkat mekanizması |
| EfficientNetV1 | Ön eğitimli (ImageNet) | Optimal doğruluk ve verimlilik dengesi sağlayan ölçeklenebilir CNN mimarisi | |
| Google Colaboratory | https://colab.research.google.com/ | GPU desteği ile model eğitimi, değerlendirme ve deneyler için kullanılan bulut tabanlı ortam | |
| Inception-ResNet-V2 | Ön eğitimli (ImageNet) | Inception modüllerini geri kalan bağlantılarla birleştiren derin hibrit CNN mimarisi | |
| Keras | v2.6.0 | Hızlı model prototiplemesi için TensorFlow üzerine kurulmuş üst düzey sinir ağı API'si | |
| Matplotlib | Matplotlib Geliştiricileri | v3.4.3 | Eğitim eğrileri, karışıklık matrisleri ve performans ölçütlerini çizmek için kullanılan görselleştirme kitaplığı |
| MobileNetV2 | Ön eğitimli (ImageNet) | Mobil ve kenar dağıtımı için optimize edilmiş hafif CNN temel yapısı | |
| NumPy | NumPy Geliştiricileri | v1.21.4 | Sayısal işlemler için kullanılan temel bilimsel hesaplama kitaplığı |
| Pandas | Pandas Geliştirme Ekibi | v1.3.4 | Veri kümesi organizasyonu ve meta veri işleme için kullanılan veri işleme ve manipülasyon kitaplığı |
| Python | Python Yazılım Vakfı | v3.8.10 | Veri ön işleme, model geliştirme ve değerlendirme için kullanılan ana programlama dili |
| Scikit-learn | Scikit-learn Geliştiricileri | En yeni stabil | Hassasiyet, geri çağırma, F1-skoru ve karışıklık matrisleri gibi performans değerlendirme ölçütleri için kullanılır |
| Seaborn | Seaborn Geliştiricileri | En yeni stabil | Gelişmiş grafiksel analiz için kullanılan üst düzey istatistiksel görselleştirme kitaplığı |
| TensorFlow | v2.6.0 | CNN temel yapılarını ve dikkat modüllerini uygulamak için kullanılan uçtan uca derin öğrenme çerçevesi |
Reprints and Permissions
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request Permission