Klasifikasi imbasan MRI menggunakan radiomik dan MLP

Artikel ini meneroka penerapan radiomik dan perceptrons multi-lapisan (MLP) untuk pengesanan dan klasifikasi tumor otak yang lebih baik menggunakan imbasan MRI. Radiomik mengekstrak ciri -ciri kuantitatif (bentuk, tekstur, sifat statistik) dari kawasan yang menarik dalam imej MRI, menyediakan dataset yang lebih kaya untuk analisis daripada pemeriksaan visual sahaja. Ciri -ciri ini kemudiannya digunakan untuk melatih MLP, sejenis rangkaian saraf, untuk mengklasifikasikan imbasan sebagai mengandungi tumor ("ya") atau tidak ("tidak").

Mata Pembelajaran Utama:

• Pengekstrakan ciri buatan tangan dengan Radiomik: Artikel terperinci proses mengekstrak ciri -ciri radiomik, menekankan peranan mereka dalam menangkap ciri -ciri tumor kompleks yang tidak mudah dilihat dalam analisis visual.
• Peningkatan analisis imbasan MRI: Radiomik meningkatkan kelajuan dan ketepatan pengesanan tumor dan klasifikasi dari imbasan MRI.
• Klasifikasi Multi-Kelas: Ciri-ciri yang diekstrak digunakan untuk mengklasifikasikan imbasan otak ke dalam kategori yang berbeza (dalam kes ini, tumor hadir atau tidak hadir).
• MLP untuk Klasifikasi: Artikel menunjukkan penggunaan MLP untuk klasifikasi yang mantap berdasarkan ciri -ciri radiomik yang diekstrak.

Gambaran Keseluruhan Metodologi:

Kajian ini menggunakan dataset tumor otak dari Kaggle. Proses ini melibatkan:

1. Penyediaan Data: Memuatkan imej dan mencipta topeng binari untuk menentukan kawasan kepentingan (ROI) untuk pengekstrakan ciri.
2. Pengekstrakan ciri: Menggunakan Perpustakaan Pyradiomics untuk mengekstrak pelbagai ciri radiomik dari ROI bertopeng.
3. Data Preprocessing: Membersihkan dan menyeragamkan ciri -ciri yang diekstrak, mengendalikan nilai yang hilang, dan menyediakan data untuk MLP. Ini termasuk menukarkan label kategori ("ya"/"tidak") ke dalam perwakilan berangka (1/0).
4. Latihan Model MLP: Membina dan Melatih MLP lapisan dua tersembunyi menggunakan pytorch. Model ini dilatih menggunakan pengoptimuman Adam dan fungsi kehilangan silang entropi. Regularization dropout digunakan untuk mencegah overfitting.
5. Penilaian Model: Menilai prestasi MLP terlatih pada set ujian yang diadakan menggunakan ketepatan sebagai metrik penilaian. Keluk kerugian diplot untuk memvisualisasikan proses latihan.

Keputusan dan Kesimpulan:

MLP yang terlatih mencapai ketepatan yang tinggi (94.50%) pada dataset ujian, menunjukkan keberkesanan radiomik gabungan dan pendekatan MLP untuk klasifikasi tumor otak. Artikel ini menyimpulkan bahawa kaedah ini menawarkan peningkatan yang ketara dalam kecekapan dan ketepatan diagnostik, membantu profesional penjagaan kesihatan dalam membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih tepat.

(Nota: Imej -imej itu dimasukkan seperti yang diminta, mengekalkan format dan kedudukan asalnya. Coretan kod ditinggalkan untuk keringkasan, tetapi langkah -langkah dan hasil teras diringkaskan.)

Atas ialah kandungan terperinci Klasifikasi imbasan MRI menggunakan radiomik dan MLP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!