Распознавание опухолей на МРТ-изображениях головного мозга

Беккерман Анна Александровна
Бесплатно
В избранное
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

В настоящей работе методами машинного обучения проводится распознавание опухолей головного мозга на МРТ-снимках. Сравниваются несколько моделей, классифицирующих снимки по наличию на них опухолей. Разрабатываются несколько новых моделей на основе выбранной. Результаты работы нейронных сетей оцениваются при помощи F-меры и выбирается наиболее успешная модель.

Введение ……………………………………………………………………………………………………. 3
Постановка задачи……………………………………………………………………………………… 5
Обзор литературы………………………………………………………………………………………. 6
Искусственные нейронные сети …………………………………………………………………. 8
Нейронные сети в медицине ………………………………………………………………….. 11
Проблемы и ограничения ………………………………………………………………………. 12
Применение сверточных нейронных сетей ……………………………………………….. 14
Оценка точности …………………………………………………………………………………… 15
Набор данных ……………………………………………………………………………………….. 16
VGG16 ………………………………………………………………………………………………….. 17
ResNet …………………………………………………………………………………………………… 20
Преобразование VGG16 …………………………………………………………………………… 26
Выводы ……………………………………………………………………………………………………. 32
Заключение ……………………………………………………………………………………………… 33
Список литературы ………………………………………………………………………………….. 34

С самого появления компьютеров люди стараются переложить на них решение как можно большего количества задач. В медицинской диагностике одной из самых главных и сложных задач является правильная постановка диагноза. От неё зависит всё дальнейшее лечение. Конечно, эту задачу также пытаются автоматизировать для минимизации влияния человеческого фактора. Ведь он может быть как положительным (например, большой опыт врача, полученный за долгие годы практики), так и отрицательным (например, плохое самочувствие).
Хотя на данный момент создано немало медицинских систем принятия решения, при их разработке возникают некоторые методологические трудности. Ведь сложно схематизировать данные, когда несколько специалистов может по-разному определять одну и ту же болезнь, что нередко происходит. При помощи четкого алгоритма не всегда можно описать некоторые сложные клинические картины. Самой большой же проблемой является то, что при создании системы нужных знаний может и не быть вовсе. В связи с чем производятся попытки разработки системы, знающей больше ее разработчиков.
В идеале разработанный метод должен обладать стопроцентной чувствительностью (вероятность того, что все люди с положительным результатом будут отнесены к нужному классу) и, одновременно, – стопроцентной специфичностью (вероятность того, что все люди с отрицательным результатом будут определены правильно).
Очень часто высокая чувствительность влечет за собой низкую специфичность. Это может происходить из-за того, что не для каждого человека выход определенного параметра за принятую норму будет считаться заболеванием. Здесь играют роль индивидуальные особенности организма.
3
Увеличить для метода чувствительность так, чтобы при этом не страдала специфичность, помогают нейронные сети. Это нелинейные системы, которые способные классифицировать данные намного лучше часто применяемых линейных методов. Нейронные сети учатся делать выводы, анализируя обнаруженные ими скрытые связи в данных. При этом они не используют какой-то определенный алгоритм вывода для принятия решения, а учатся этому на примерах. Также нейронные сети могут проводить классификацию, подытоживая предыдущий опыт и используя его в последующих задачах. [1]

Подводя итог, можно сказать, что все поставленные задачи были
выполнены. Была проведена классификация снимков по наличию на них
опухолей на основе работы четырех разработанных моделей нейронной сети и
выбрана наилучшая, показавшая значение F-меры равное 0.91.

В дальнейшем применение нейронных сетей показывает свою
целесообразность в использовании для программного обеспечения, которое
будет быстро и точно обрабатывать огромные массивы данных, и машин,
способных видеть и делать то, с чем не справляется человек. Проводимые
исследования с применением нейронной сети говорят о перспективности
данного направления и еще многих ее неизученных возможностях.

1. ЧурюмоваИ.Г.Медицинскаясистемапринятиярешенийс
использованием нейронной сети // Вестник Нац. техн. ун-та “ХПИ” : сб.
науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ
“ХПИ”. – 2004. – № 34. – С. 199-202.
2. Samuel Burns. Python Deep learning // Kindle Edition, 2019, С. 178
3. Ramaswamy Reddy A., Prasad E. V., Reddy L. S. S. Comparative analysis of
brain tumor detection using different segmentation techniques //International
Journal of Computer Applications. – 2013. – Т. 82. – №. 14. – С. 0975-8887.
4. Das S., Siddiqui N. N., Kriti N., & Tamang, S. P. Detection and area
calculation of brain tumour from MRI images using MATLAB //International
Journal. – 2017. – Т. 4. – №. 1. – С. 35
5. Othman M. F. B., Abdullah N. B., Kamal N. F. B. MRI brain classification
using support vector machine //2011 Fourth International Conference on
Modeling, Simulation and Applied Optimization. – IEEE, 2011. – С. 1-4.
6. Kumar D. D., Vandhana S., Priya, K. S., & Subashini S. J. Brain tumour image
segmentation using MATLAB //vol. – 2015. – Т. 1. – С. 447-451.
7. Zhang Y., Dong Z., Wu L., & Wang S. A hybrid method for MRI brain image
classification //Expert Systems with Applications. – 2011. – Т. 38. – №. 8. –
С. 10049-10053.
8. Othman M. F., Basri M. A. M. Probabilistic neural network for brain tumor
classification //2011 Second International Conference on Intelligent Systems,
Modelling and Simulation. – IEEE, 2011. – С. 136-138.
9. 6 Types of Activation Function in Neural Networks You Need to Know
[Электронный ресурс], // URL: https://www.upgrad.com/blog/types-of-
activation-function-in-neural-networks/ (дата обращения: 13.02.2020)
10. Neural Network | Machine Learning Tutorial [Электронный ресурс], //
URL:https://sci2lab.github.io/ml_tutorial/neural_network/#Common-
Activation-Functions (дата обращения: 13.01.2020)
11. What Is a Neural Network? [Электронный ресурс], 1994-2021 // The
MathWorks,Inc,URL:https://www.mathworks.com/discovery/neural-
network.html (дата обращения: 05.03.2020)
12. Neurohive. Рутинные задачи с минимальным риском [Электронный
ресурс], // URL: https://neurohive.io/ru/novosti/nejronnye-seti-v-medicine/
(20.05.2020)

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!

    Шиленок В. КГМУ 2017, Лечебный , выпускник
    5 (20 отзывов)
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертац... Читать все
    Здравствуйте) Имею сертификат специалиста (врач-лечебник). На данный момент являюсь ординатором(терапия, кардио), одновременно работаю диагностом. Занимаюсь диссертационной работ. Помогу в медицинских науках и прикладных (хим,био,эколог)
    #Кандидатские #Магистерские
    13 Выполненных работ
    Олег Н. Томский политехнический университет 2000, Инженерно-эконо...
    4.7 (96 отзывов)
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Явл... Читать все
    Здравствуйте! Опыт написания работ более 12 лет. За это время были успешно защищены более 2 500 написанных мною магистерских диссертаций, дипломов, курсовых работ. Являюсь действующим преподавателем одного из ВУЗов.
    #Кандидатские #Магистерские
    177 Выполненных работ
    Татьяна П. МГУ им. Ломоносова 1930, выпускник
    5 (9 отзывов)
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по и... Читать все
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по истории. Увлекаюсь литературой и темой космоса.
    #Кандидатские #Магистерские
    11 Выполненных работ
    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
    Евгений А. доктор, профессор
    5 (154 отзыва)
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - ... Читать все
    Более 40 лет занимаюсь преподавательской деятельностью. Специалист в области философии, логики и социальной работы. Кандидатская диссертация - по логике, докторская - по социальной работе.
    #Кандидатские #Магистерские
    260 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
    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
    Алёна В. ВГПУ 2013, исторический, преподаватель
    4.2 (5 отзывов)
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическо... Читать все
    Пишу дипломы, курсовые, диссертации по праву, а также истории и педагогике. Закончила исторический факультет ВГПУ. Имею высшее историческое и дополнительное юридическое образование. В данный момент работаю преподавателем.
    #Кандидатские #Магистерские
    25 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ

    Другие учебные работы по предмету

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