Classification des analyses IRM en utilisant la radiomique et MLP

Cet article explore l'application de la radiomique et des perceptrons multicouches (MLP) pour une amélioration de la détection et de la classification des tumeurs cérébrales à l'aide des analyses d'IRM. La radiomique extrait les caractéristiques quantitatives (forme, texture, propriétés statistiques) des régions d'intérêt au sein des images d'IRM, fournissant un ensemble de données plus riche pour l'analyse que l'inspection visuelle seule. Ces fonctionnalités sont ensuite utilisées pour former un MLP, un type de réseau neuronal, pour classer les analyses contenant une tumeur ("oui") ou non ("non").

Points d'apprentissage clés:

• Extraction de caractéristiques fabriqués à la main avec radiomique: L'article détaille le processus d'extraction des caractéristiques radiomiques, mettant l'accent sur leur rôle dans la capture des caractéristiques tumorales complexes qui ne sont pas facilement apparentes dans l'analyse visuelle.
• Amélioration de l'analyse de l'IRM: la radiomique améliore considérablement la vitesse et la précision de la détection et de la classification des tumeurs à partir des examens d'IRM.
• Classification multi-classes: les caractéristiques extraites sont utilisées pour classer les analyses cérébrales en catégories distinctes (dans ce cas, la tumeur présente ou absente).
• MLP pour la classification: L'article démontre l'utilisation d'un MLP pour une classification robuste basée sur les caractéristiques radiomiques extraites.

Présentation de la méthodologie:

L'étude utilise un ensemble de données de tumeurs cérébrales de Kaggle. Le processus implique:

1. Préparation des données: Chargement des images et création de masques binaires pour définir la région d'intérêt (ROI) pour l'extraction des caractéristiques.
2. Extraction des caractéristiques: L'utilisation de la bibliothèque Pyradiomics pour extraire une large gamme de fonctionnalités radiomiques des ROI masqués.
3. Prétraitement des données: nettoyage et normalisation des fonctionnalités extraites, gérer les valeurs manquantes et préparer les données pour le MLP. Cela comprend la conversion d'étiquettes catégorielles ("oui" / "non") en représentations numériques (1/0).
4. Formation du modèle MLP: construire et entraîner un MLP MLP à deux couches coiffés à l'aide de Pytorch. Le modèle est formé à l'aide de l'optimiseur ADAM et de la fonction de perte de l'entropie croisée. La régularisation du décrochage est appliquée pour empêcher le sur-ajustement.
5. Évaluation du modèle: évaluation des performances de la MLP formées sur un ensemble de tests détenu en utilisant la précision comme métrique d'évaluation. Une courbe de perte est tracée pour visualiser le processus de formation.

Résultats et conclusion:

Le MLP formé atteint une précision élevée (94,50%) sur l'ensemble de données de test, démontrant l'efficacité de la radiomique combinée et de l'approche MLP pour la classification des tumeurs cérébrales. L'article conclut que cette méthode offre une amélioration significative de l'efficacité du diagnostic et de la précision, aidant les professionnels de la santé à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.

(Remarque: les images sont incluses comme demandé, en maintenant leur format et leur position d'origine. Les extraits de code sont omis pour la concision, mais les étapes de base et les résultats sont résumés.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!