Классификация медицинских изображений с помощью свёрточных нейронных сетей

Дурандин Даниил Павлович
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Темой данной работы является классификация рентген снимков груди на различные типы патологий. В данной работе проведён анализ различных наборов медицинских снимков для выявления общей специфики такого рода данных. Рассмотрены различные подходы учитывающие специфику наборов медицинских данных. Так же были предложены и реализованы модели с механизмом внимания к областям предполагаемых патологий на снимке. Данные модели были объединены в ансамбль. В результате предложенный подход смог улучшить качество классификации относительно результата популярных моделей свёрточных сетей. Так же предложенный метод позволяет экономить вычислительные ресурсы, за счёт возможности анализа небольших частей изображения.

Введение…………………………………………………………………………………………………….4
Постановка задачи………………………………………………………………………………………7
Обзор литературы……………………………………………………………………………………….8
Глава 1. Анализ данных…………………………………………………………………………….10
1.1 Анализ наборов данных медицинских изображений…………………………..10
1.1.1 Набор данных OASIS…………………………………………………………………..10
1.1.2 Набор данных CBIS-DDSM………………………………………………………….11
1.1.3 Набор данных BRATS ………………………………………………………………… 12
1.2 Анализ используемого набора изображений………………………………………14
1.2.1 Обзор данных ……………………………………………………………………………..14
1.2.2 Описание патологий набора CheXpert………………………………………….17
1.3 Выводы…………………………………………………………………………………………….19
Глава 2. Методы классификации медицинских изображений……………………..21
2.1 Свёрточные нейронные сети……………………………………………………………..21
2.1.1 Свёрточный слой ………………………………………………………………………..22
2.1.2 Слой пулинга………………………………………………………………………………23
2.1.3 Полносвязные слои……………………………………………………………………..23
2.1.4 Residual block………………………………………………………………………………24
2.1.5 Dense Block ………………………………………………………………………………… 24
2.1.6 Depthwise separable convolution…………………………………………………….25
2.2 Модель внимания……………………………………………………………………………..26
2.3 Выводы…………………………………………………………………………………………….29
Глава 3. Модель внимания к потенциальным областям интереса на
изображении……………………………………………………………………………………………..31
3.1 Модель с механизмом внимания ………………………………………………………. 31
3.1.1 Карты признаков ………………………………………………………………………… 31
3.1.2 Механизм выделения областей интереса………………………………………32
3.1.3 Обучение модели…………………………………………………………………………34
3.2 Модель на основе анализа частей изображения………………………………….34
3.2.1 Выделение областей…………………………………………………………………….35
3.2.2 Архитектура модели ………………………………………………………………….. 35
3.3 Ансамблирование моделей………………………………………………………………..37
3.4 Выводы…………………………………………………………………………………………….38
Глава 4. Реализация метода………………………………………………………………………40
4.1 Структура программного обеспечения ……………………………………………… 40
4.2 Базовая модель………………………………………………………………………………….40
4.3 Предложенный подход …………………………………………………………………….. 42
Заключение……………………………………………………………………………………………….45
Список литературы……………………………………………………………………………………46

Сегодня методы машинного обучения играют всё большую роль в
автоматизации медицинских процессов, им находят применение в таких
областях как геномная биоинформатика, структурная биоинформатика,
анализ медицинских снимков и многих других направлениях исследований.
Так, например, искусственным интеллектом решается задача
прогнозирования фолдинга белка, то есть процесс формирования сложной
структуры белка. Данные прогнозы способствуют созданию белков,
имеющих определённую структуру, что позволяет создавать лекарства на
основе белка.
В области геномной биоинформатики искусственный интеллект решает
такие задачи как: аннотация геномов и предсказание эффекта мутаций, что
позволяет в значительной степени ускорить процесс аннотации, что особенно
важно, учитывая стремительно растущее количество данных о
последовательностях генома.
Наиболее заметную роль, методы машинного обучения играют в
области анализа медицинских изображений, таких как рентген снимки и
изображения, полученные с помощью компьютерной томографии.
Искусственный интеллект позволяет обнаружить различные патологии на
данных изображениях, что позволяет снизить нагрузку на медицинский
персонал. Наиболее популярными направлениями в данной области является
поиск новообразований на рентген снимках груди и томографии мозга.
Применение машинного обучения в области анализа медицинских
изображений сегодня актуально как никогда, учитывая растущую
доступность исследований с помощью магнитно-резонансной томографии,
сегодня генерируется большое количество данных, которые необходимо
анализировать человеку. Внедрение искусственного интеллекта в данный
процесс, позволит значительно увеличить скорость обработки данных и
снять нагрузку со специалистов в данной области. Высокая степень
автоматизации данных процессов позволит проводить более широкую
диспансеризацию населения, что в свою очередь приведёт к увеличению
ранней выявляемости заболеваний, а следственно снизит уровень смертности
населения, от заболеваний которые имеют слабую симптоматику на раннем
этапе.
О необходимости исследований в данной области нам говорит то, что
уже сегодня методы машинного обучения внедряются в процесс диагностики
заболеваний. Так например, уже сегодня платформа Botkin.AI помогает
врачам выявлять рак лёгких на компьютерных томограммах, а модель,
разработанная компанией Care Mentor AI позволяет по КТ-снимкам
определить процент и степень поражения лёгких COVID-19. Данные
сервисы были подключены к единому радиологическому информационному
сервису, что говорит о том, что данный подходу уже активно используется
для диагностики заболеваний.
Основным источником данных, рассматриваемом в данной работе
являются рентген снимки груди с выявленными заболеваниями. Основной
задачей данной работы является классификация данных снимков по типу
выявленного заболевания. Для решения данной необходимо привлечь
методы машинного обучения, в частности свёрточные нейронные сети,
которые являются наиболее популярным решением для анализа
изображений.
Так же необходимо проанализировать специфику данных снимков, для
того чтобы произвести соответствующую предварительную обработку
изображений и выбрать наиболее подходящую архитектуру свёрточной сети.
Следует так же изучить специфику различных наборов данных медицинских
изображений, чтобы выявить общие закономерности в таких данных, для
того чтобы результаты данной работы не были слишком специфичны и
могли быть применены и для других областей анализа медицинских
изображений.
В ходе данной работы был произведён обзор различных методов
классификации, выполнен поиск необходимых данных, были предложены
базовый подход и подход, учитывающий специфику данных изображений,
данные подходы были реализованы, было произведено сравнение и анализ их
результатов работы.

В ходе данной работы был проведён анализ популярных наборов
медицинских данных. В результате данного анализа была выявлена общая
специфика для наборов медицинских изображений. Были проанализированы
популярные подходы учитывающие данную специфику. На основе анализа
данных подходов были предложены решения, которые потенциально могут
исправить недостатки рассмотренных решений. Были разработаны и
реализованы архитектуры свёрточных сетей, необходимые для реализации
предложенного подхода. Было реализовано ансамблирование моделей. Был
предложен и реализован механизм выделения зон интереса на изображений.
В итоге предложенная модель позволила улучшить точность классификации
относительно подхода реализованного с помощью ансамбля популярных
архитектур свёрточных сетей.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Кирилл Ч. ИНЖЭКОН 2010, экономика и управление на предприятии транс...
    4.9 (343 отзыва)
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). С... Читать все
    Работы пишу, начиная с 2000 года. Огромный опыт и знания в области экономики. Закончил школу с золотой медалью. Два высших образования (техническое и экономическое). Сейчас пишу диссертацию на соискание степени кандидата экономических наук.
    #Кандидатские #Магистерские
    692 Выполненных работы
    Дмитрий К. преподаватель, кандидат наук
    5 (1241 отзыв)
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполня... Читать все
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполняю уже 30 лет.
    #Кандидатские #Магистерские
    2271 Выполненная работа
    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Анна С. СФ ПГУ им. М.В. Ломоносова 2004, филологический, преподав...
    4.8 (9 отзывов)
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания... Читать все
    Преподаю англ язык более 10 лет, есть опыт работы в университете, школе и студии англ языка. Защитила кандидатскую диссертацию в 2009 году. Имею большой опыт написания и проверки (в качестве преподавателя) контрольных и курсовых работ.
    #Кандидатские #Магистерские
    16 Выполненных работ
    Татьяна С. кандидат наук
    4.9 (298 отзывов)
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (пос... Читать все
    Большой опыт работы. Кандидаты химических, биологических, технических, экономических, юридических, философских наук. Участие в НИОКР, Только актуальная литература (поставки напрямую с издательств), доступ к библиотеке диссертаций РГБ
    #Кандидатские #Магистерские
    551 Выполненная работа
    Вирсавия А. медицинский 1981, стоматологический, преподаватель, канди...
    4.5 (9 отзывов)
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - ... Читать все
    руководитель успешно защищенных диссертаций, автор около 150 работ, в активе - оппонирование, рецензирование, написание и подготовка диссертационных работ; интересы - медицина, биология, антропология, биогидродинамика
    #Кандидатские #Магистерские
    12 Выполненных работ
    Мария М. УГНТУ 2017, ТФ, преподаватель
    5 (14 отзывов)
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ... Читать все
    Имею 3 высших образования в сфере Экологии и техносферной безопасности (бакалавриат, магистратура, аспирантура), работаю на кафедре экологии одного из опорных ВУЗов РФ. Большой опыт в написании курсовых, дипломов, диссертаций.
    #Кандидатские #Магистерские
    27 Выполненных работ
    Егор В. кандидат наук, доцент
    5 (428 отзывов)
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все
    Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.
    #Кандидатские #Магистерские
    694 Выполненных работы
    Анна Н. Государственный университет управления 2021, Экономика и ...
    0 (13 отзывов)
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уни... Читать все
    Закончила ГУУ с отличием "Бухгалтерский учет, анализ и аудит". Выполнить разные работы: от рефератов до диссертаций. Также пишу доклады, делаю презентации, повышаю уникальности с нуля. Все работы оформляю в соответствии с ГОСТ.
    #Кандидатские #Магистерские
    0 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

    Кооперативные игры на гиперграфах
    📅 2019год
    🏢 Санкт-Петербургский государственный университет