Интернет конференция по проблемам теории и практики управленияНазвание: Методы глубокого обучения для сегментации опухоли головного мозга на МРТ-изображении
Автор: Антон Александрович Шумачков
Аннотация:
В статье представлен обзор современных методов глубокого обучения, используемых для сегментации опухолей головного мозга на МРТ-изображениях. Рассматриваются такие архитектуры нейронных сетей, как Mask-RCNN, многомасштабные сверточные нейронные сети (CNN), гибридные модели и архитектуры U-Net. Основное внимание уделено преимуществам этих методов, включая высокую точность сегментации, автоматическое извлечение сложных признаков и снижение необходимости ручного вмешательства. Обсуждаются также недостатки, такие как зависимость от объема аннотированных данных, сложности обработки изображений с низким контрастом и высокие требования к вычислительным ресурсам. Проведен сравнительный анализ методов глубокого обучения с традиционными подходами, что позволило выявить их превосходство в точности и надежности. Также рассмотрены практические примеры использования данных методов в клинической практике для диагностики и планирования лечения опухолей головного мозга. В статье предлагаются направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию моделей для работы с меньшими наборами данных и улучшение энергоэффективности, что позволит более широко внедрить методы глубокого обучения в медицинскую практику. Полученные результаты подтверждают важность этих методов для повышения качества диагностики и лечения.
Ключевые слова:
глубокое обучение, сегментация опухолей мозга, МРТ-изображения, нейронные сети, медицинская визуализация
Автор: Антон Александрович Шумачков
Аннотация:
В статье представлен обзор современных методов глубокого обучения, используемых для сегментации опухолей головного мозга на МРТ-изображениях. Рассматриваются такие архитектуры нейронных сетей, как Mask-RCNN, многомасштабные сверточные нейронные сети (CNN), гибридные модели и архитектуры U-Net. Основное внимание уделено преимуществам этих методов, включая высокую точность сегментации, автоматическое извлечение сложных признаков и снижение необходимости ручного вмешательства. Обсуждаются также недостатки, такие как зависимость от объема аннотированных данных, сложности обработки изображений с низким контрастом и высокие требования к вычислительным ресурсам. Проведен сравнительный анализ методов глубокого обучения с традиционными подходами, что позволило выявить их превосходство в точности и надежности. Также рассмотрены практические примеры использования данных методов в клинической практике для диагностики и планирования лечения опухолей головного мозга. В статье предлагаются направления для дальнейших исследований, включая оптимизацию моделей для работы с меньшими наборами данных и улучшение энергоэффективности, что позволит более широко внедрить методы глубокого обучения в медицинскую практику. Полученные результаты подтверждают важность этих методов для повышения качества диагностики и лечения.
Ключевые слова:
глубокое обучение, сегментация опухолей мозга, МРТ-изображения, нейронные сети, медицинская визуализация