방사선 및 MLP를 사용한 MRI 스캔의 분류

이 기사는 MRI 스캔을 사용한 뇌종양 탐지 및 분류 개선을위한 방사선 및 다층 퍼셉트론 (MLP)의 적용을 탐구합니다. Radiomics는 MRI 이미지 내에서 관심있는 영역에서 정량적 특징 (모양, 텍스처, 통계적 특성)을 추출하여 시각적 검사만으로 분석 할 수있는 더 풍부한 데이터 세트를 제공합니다. 그런 다음 이러한 특징은 신경망의 유형 인 MLP를 훈련시키는 데 사용되어 스캔을 종양 ( "예") 또는 그렇지 않은 것으로 분류하는 데 사용됩니다 ( "아니오").

주요 학습 지점 :

• 방사선 학적으로 수공 된 기능 추출 : 이 기사는 방사선 특징을 추출하는 과정을 자세히 설명하여 시각적 분석에서 쉽게 명백하지 않은 복잡한 종양 특성을 포착하는 데 역할을 강조합니다.
• MRI 스캔 분석 향상 : 방사선은 MRI 스캔에서 종양 탐지 및 분류의 속도와 정확도를 크게 향상시킵니다.
• 멀티 클래스 분류 : 추출 된 특징은 뇌 스캔을 별개의 범주로 분류하는 데 사용됩니다 (이 경우 종양 존재 또는 결석).
• 분류를위한 MLP : 이 기사는 추출 된 방사선 기능을 기반으로 강력한 분류를 위해 MLP의 사용을 보여줍니다.

방법론 개요 :

이 연구는 Kaggle의 뇌종양 데이터 세트를 사용합니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

1. 데이터 준비 : 피처 추출을 위해 관심 영역 (ROI)을 정의하기 위해 이미지를로드하고 이진 마스크 ​​생성.
2. 특징 추출 : 피라 디오 메스 라이브러리를 사용하여 마스킹 된 ROI에서 광범위한 방사선 기능을 추출합니다.
3. 데이터 전처리 : 추출 된 기능 청소 및 표준화, 결 측값 처리 및 MLP의 데이터 준비. 여기에는 범주 형 레이블 ( "예"/"아니오")을 수치 표현 (1/0)으로 변환하는 것이 포함됩니다.
4. MLP 모델 교육 : Pytorch를 사용하여 2 개의 숨겨진 층 MLP 구축 및 교육. 이 모델은 Adam Optimizer 및 Cross-Entropy Loss Function을 사용하여 교육을받습니다. 드롭 아웃 정규화는 과적으로 적합성을 방지하기 위해 적용됩니다.
5. 모델 평가 : 정확도를 평가 메트릭으로 사용하여 HELD-OUT 테스트 세트에서 훈련 된 MLP의 성능을 평가합니다. 훈련 과정을 시각화하기 위해 손실 곡선이 표시됩니다.

결과 및 결론 :

훈련 된 MLP는 테스트 데이터 세트에서 높은 정확도 (94.50%)를 달성하여 뇌종양 분류를위한 결합 된 방사선 및 MLP 접근의 효과를 보여줍니다. 이 기사는이 방법이 진단 효율성과 정확성을 크게 개선하여 의료 전문가가 더 빠르고 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 도움이된다고 결론지었습니다.

(참고 : 이미지는 요청 된대로 포함되어 원래 형식과 위치를 유지합니다. 코드 스 니펫은 간결하게 생략되지만 핵심 단계와 결과는 요약됩니다.)

위 내용은 방사선 및 MLP를 사용한 MRI 스캔의 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!