Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: Исследование применения блоков сжатия и возбуждения в нейронной сети U-NET для задачи сегментации опухоли головного мозга
Автор: Антон Александрович Шумачков
Аннотация:
В данной работе рассматривается усовершенствование архитектуры сверточной нейронной сети U-Net, ориентированное на повышение точности автоматической сегментации опухолевых образований головного мозга на основе данных магнитно-резонансной томографии. Модификация заключается в интеграции специализированных блоков сжатия и возбуждения, предназначенных для адаптивной перекалибровки пространственных и канальных признаков с целью акцентирования внимания на информативных компонентах изображения. В рамках исследования проведён сравнительный эксперимент по изучению эффективности различных вариантов размещения указанных блоков в структуре нейронной сети: перед основными сверточными операциями, между ними, после них, а также в идентичной конфигурации без изменения сигнала. В качестве исходных данных использован открытый клинический набор изображений, включающий аннотированные магнитно-резонансные томограммы с подтверждёнными диагнозами трёх типов опухолей. Обучение сети проводилось в два этапа: начальный этап с использованием функции потерь по кросс-энтропии и основной этап с функцией, основанной на коэффициенте перекрытия. Экспериментальные результаты показали, что размещение блоков внимания перед сверточными слоями позволяет добиться наивысших значений точности, чувствительности и коэффициента перекрытия. Сделан вывод о целесообразности использования пространственно-канального внимания в задачах медицинской сегментации сложных по структуре патологий.
Ключевые слова:
сегментация, магнитно-резонансная томография, нейронные сети, глубокое обучение, медицинская визуализация.
Автор: Антон Александрович Шумачков
Аннотация:
В данной работе рассматривается усовершенствование архитектуры сверточной нейронной сети U-Net, ориентированное на повышение точности автоматической сегментации опухолевых образований головного мозга на основе данных магнитно-резонансной томографии. Модификация заключается в интеграции специализированных блоков сжатия и возбуждения, предназначенных для адаптивной перекалибровки пространственных и канальных признаков с целью акцентирования внимания на информативных компонентах изображения. В рамках исследования проведён сравнительный эксперимент по изучению эффективности различных вариантов размещения указанных блоков в структуре нейронной сети: перед основными сверточными операциями, между ними, после них, а также в идентичной конфигурации без изменения сигнала. В качестве исходных данных использован открытый клинический набор изображений, включающий аннотированные магнитно-резонансные томограммы с подтверждёнными диагнозами трёх типов опухолей. Обучение сети проводилось в два этапа: начальный этап с использованием функции потерь по кросс-энтропии и основной этап с функцией, основанной на коэффициенте перекрытия. Экспериментальные результаты показали, что размещение блоков внимания перед сверточными слоями позволяет добиться наивысших значений точности, чувствительности и коэффициента перекрытия. Сделан вывод о целесообразности использования пространственно-канального внимания в задачах медицинской сегментации сложных по структуре патологий.
Ключевые слова:
сегментация, магнитно-резонансная томография, нейронные сети, глубокое обучение, медицинская визуализация.