Detection and classification of brain tumors in MRI images using deep convolutional neural network

Beyin tümörleri, aksonların demiyelinizasyonu sonucu beyin ve omurilikte beyaz cevher lezyonlarına neden olan merkezi sinir sisteminin (CNS) kronik ve inflamatuar bir hastalığıdır Beyin tümörleri. dört tipte sınıflandırılabilir: Remissive-recurrent (RRMS), Secondary Progressive (EMPS), Primary Progressive (PPME) ve Recurrent Progressive (PRMS) Makine Öğrenimi (Makine Öğrenimi) ve Derin Öğrenme (Derin Öğrenme) alanındaki son çalışmalar verimli olduğunu göstermiştir. Sonuçlar, klinik uygulamalarda ve tıbbi görüntü işlemede gözlendiği gibi Manyetik rezonans görüntülerde lezyonların manuel olarak bölümlendirilmesi, yoğun emek gerektirmesine ve gözlemciler arası değişkenliğe (örneğin, gözlemciler arası değişkenlik) tabi olmasına rağmen standart hale geldi. performans kazanımlarını fark etme umuduyla yeni CNN uygulamaları. Yaklaşımımız, standart üç katmanlı mimari (evrişim + alt örnekleme + sınıflandırma) yerine çok katmanlı bir CNN kullandığımız için diğerlerinden farklıdır. Bir manyetik rezonans görüntüsünde sklerotik lezyonları otomatik olarak bölümlere ayırmak için: bu görev için modelleri içeren mevcut literatürü araştırmak; görüntünün ön işlenmesinde yer alan birincil prosedürleri detaylandırın. Konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı MRI lezyon segmentasyon stratejilerini değerlendirin; Manyetik rezonans görüntüleme analizi kullanılarak MS hastalarının MRG'lerindeki lezyonların otomatik segmentasyonu için bir teknik dahil edin