Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Выявление опухоли головного мозга на ранней стадии с использованием глубокого обучения

Пробудда Конвар, Джулиус Бхадра, Манаш Джьоти Дутта, Джинту Довари

При планировании лечения опухолей головного мозга и количественной оценке определение степени опухоли является серьезной проблемой. Неинвазивная магнитно-резонансная томография (МРТ) развилась как передовой метод диагностики злокачественных новообразований головного мозга без использования ионизирующего излучения. Сегментация степени опухоли головного мозга вручную из объемов трехмерной МРТ является трудоемким процессом, который в значительной степени зависит от компетентности оператора. Для правильной оценки степени опухоли в этом сценарии требуется надежный полностью автоматизированный подход сегментации опухолей головного мозга. В этой статье мы представляем полностью автоматизированный метод сегментации опухолей головного мозга на основе глубоких сверточных сетей U-Net. Для проверки нашего подхода использовались наборы данных Multimodal Brain Tumor Image Segmentation (BRATS 2015), которые включали 220 опухолей головного мозга высокой степени злокачественности.