RadiomicsとMLPを使用したMRIスキャンの分類

この記事では、MRIスキャンを使用した脳腫瘍の検出と分類を改善するための放射線と多層パーセプロン（MLP）の適用について説明します。 Radiomicsは、MRI画像内の関心領域から定量的特徴（形状、テクスチャ、統計的特性）を抽出し、目視検査だけよりも分析のためのより豊富なデータセットを提供します。これらの機能は、ニューラルネットワークの一種であるMLPをトレーニングするために使用され、スキャンを腫瘍（「はい」）を含むかどうか（「いいえ」）を含むものとして分類します。

重要な学習ポイント：

• ラジオミクスを使用した手作りの特徴抽出：記事は、放射性特徴を抽出するプロセスを詳述し、視覚分析では容易には明らかではない複雑な腫瘍特性を捕捉する役割を強調しています。
• MRIスキャン分析の強化：放射性は、MRIスキャンからの腫瘍検出と分類の速度と精度を大幅に向上させます。
• マルチクラス分類：抽出された特徴は、脳スキャンを異なるカテゴリ（この場合、腫瘍が存在するか存在しない）に分類するために使用されます。
• 分類のためのMLP：この記事では、抽出された放射性機能に基づいた堅牢な分類のためにMLPの使用を示しています。

方法論の概要：

この研究では、Kaggleからの脳腫瘍データセットを利用しています。プロセスには次のものが含まれます。

1. データの準備：画像の読み込みとバイナリマスクの作成機能抽出のための関心領域（ROI）を定義します。
2. 特徴抽出： Pyradiomicsライブラリを使用して、マスクされたROIから幅広い放射性機能を抽出します。
3. データの前処理：抽出された機能のクリーニングと標準化、欠損値の処理、およびMLPのデータの準備。これには、カテゴリラベル（「はい」/「いいえ」）を数値表現（1/0）に変換することが含まれます。
4. MLPモデルトレーニング： Pytorchを使用した2つのヒッドレイヤーMLPの構築とトレーニング。このモデルは、Adam Optimizerとクロスエントロピー損失関数を使用してトレーニングされています。ドロップアウトの正規化が適用され、過剰適合を防ぎます。
5. モデルの評価：評価メトリックとして精度を使用して、保留されたテストセットでトレーニングされたMLPのパフォーマンスを評価します。トレーニングプロセスを視覚化するために、損失曲線がプロットされています。

結果と結論：

訓練されたMLPは、テストデータセットに対して高い精度（94.50％）を達成し、脳腫瘍分類のための放射性とMLPの組み合わせアプローチの有効性を実証します。この記事は、この方法が診断効率と精度の大幅な改善を提供し、医療専門家がより速く、より多くの情報に基づいた決定を下すのを支援すると結論付けています。

（注：画像は要求に応じて含まれており、元の形式と位置を維持します。コードスニペットは簡潔に省略されていますが、コアステップと結果は要約されています。）

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