Klassifizierung von MRT -Scans unter Verwendung von Radiomics und MLP

In diesem Artikel wird die Anwendung von Radiomics und Multi-Layer-Perzeptrons (MLPs) zur verbesserten Erkennung und Klassifizierung des Hirntumors unter Verwendung von MRT-Scans untersucht. Die Radiomik extrahiert quantitative Merkmale (Form, Textur, statistische Eigenschaften) aus interessierenden Regionen innerhalb der MRT -Bilder und liefert einen reichhaltigeren Datensatz für die Analyse als nur visuelle Inspektion. Diese Merkmale werden dann verwendet, um einen MLP, eine Art neuronaler Netzwerk, zu trainieren, um Scans als Tumor ("Ja") zu klassifizieren oder nicht ("Nein").

Schlüssellernpunkte:

• Handgefertigte Merkmalextraktion mit Radiomik: Der Artikel beschreibt den Prozess der Extraktion radiomischer Merkmale und betont ihre Rolle bei der Erfassung komplexer Tumoreigenschaften, die in der visuellen Analyse nicht leicht zu erkennen sind.
• Verbesserung der MRT -Scananalyse: Die Radiomik verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Tumorerkennung und -klassifizierung durch MRT -Scans signifikant.
• Klassifizierung mit mehreren Klassen: Die extrahierten Merkmale werden verwendet, um Gehirnscans in verschiedene Kategorien zu klassifizieren (in diesem Fall, Tumor vorliegen oder nicht vorhanden).
• MLP zur Klassifizierung: Der Artikel zeigt die Verwendung eines MLP für eine robuste Klassifizierung basierend auf den extrahierten radiomischen Merkmalen.

Methodikübersicht:

Die Studie verwendet einen Hirntumor -Datensatz von Kaggle. Der Prozess beinhaltet:

1. Datenvorbereitung: Laden Sie Bilder und Erstellen von Binärmasken, um den Interessenbereich (ROI) für die Merkmalextraktion zu definieren.
2. Merkmalextraktion: Verwendung der Pyradiomics -Bibliothek, um eine breite Palette von radiomischen Merkmalen aus den maskierten ROIs zu extrahieren.
3. Datenvorverarbeitung: Reinigen und Standardisierung der extrahierten Merkmale, Handhabung fehlender Werte und Vorbereitung der Daten für den MLP. Dies beinhaltet die Konvertierung kategorieller Beschriftungen ("Ja"/"Nein") in numerische Darstellungen (1/0).
4. MLP-Modelltraining: Erstellen und Training eines MLP mit zwei versteckten Schichten mit Pytorch. Das Modell wird unter Verwendung des Adam-Optimierers und der Cross-Entropy-Verlustfunktion trainiert. Die Re -Regularisierung der Abbrecher wird angewendet, um eine Überanpassung zu verhindern.
5. Modellbewertung: Bewertung der geschulten MLP-Leistung bei einem Hold-Out-Testsatz unter Verwendung der Genauigkeit als Bewertungsmetrik. Eine Verlustkurve wird aufgezeichnet, um den Trainingsprozess zu visualisieren.

Ergebnisse und Schlussfolgerung:

Das geschulte MLP erzielt im Testdatensatz eine hohe Genauigkeit (94,50%) und zeigt die Wirksamkeit der kombinierten Radiomik und des MLP -Ansatzes für die Klassifizierung des Gehirntumors. Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass diese Methode eine signifikante Verbesserung der diagnostischen Effizienz und Genauigkeit bietet und Angehörige der Gesundheitsberufe bei schnelleren und fundierteren Entscheidungen unterstützt.

(Hinweis: Die Bilder sind wie angefordert enthalten, wobei ihr ursprüngliches Format und ihre Position beibehalten werden. Die Code -Snippets werden für die Kürze weggelassen, die Kernschritte und -Ergebnisse sind jedoch zusammengefasst.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKlassifizierung von MRT -Scans unter Verwendung von Radiomics und MLP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!