Классификация опухолей головного мозга с использованием МРТ-изображений и методов глубокого обучения

Опухоли головного мозга представляют собой серьезную медицинскую проблему, требующую раннего выявления и точной классификации для эффективного лечения. В данном исследовании предлагается автоматизированная система классификации опухолей головного мозга, использующая глубокое обучение (DL) и изображения магнитно-резонансной томографии (МРТ). Основная цель работы заключается в разработке модели, способной точно выявлять и классифицировать различные типы опухолей головного мозга, включая глиомы, менингиомы, опухоли гипофиза, а также нормальные изображения головного мозга. Используется архитектура сверточной нейронной сети (CNN) с предварительно обученной моделью VGG16 в качестве базовой, а для обеспечения всестороннего представления данных применяются различные общедоступные наборы данных. Для расширения обучающей выборки используются методы аугментации данных, в результате чего общее количество изображений МРТ головного мозга для четырех классов составляет 17 136. Точность модели составила 99,24%, что выше показателей, представленных в других аналогичных исследованиях, и демонстрирует ее потенциальную клиническую применимость. Более высокая точность была достигнута главным образом благодаря использованию крупного и разнообразного набора данных, совершенствованию конфигурации сети, применению стратегии тонкой настройки для корректировки предварительно обученных весов и внедрению методов аугментации данных для повышения эффективности классификации при выявлении опухолей головного мозга. Кроме того, для повышения удобства использования было разработано веб-приложение с применением компонентов HTML и Dash, обеспечивающее простую загрузку изображений и прогнозирование наличия опухоли. Использование искусственного интеллекта (AI) позволяет разработанной системе снизить вероятность человеческой ошибки и повысить точность диагностики. Предложенный подход обеспечивает эффективное и надежное решение для классификации опухолей головного мозга, способствуя ранней диагностике и своевременному проведению медицинских вмешательств. Данная работа представляет собой потенциальный шаг вперед в классификации опухолей головного мозга и создает предпосылки для улучшения качества медицинской помощи и исходов лечения пациентов.