Купить статью

Сегментация опухолей головного мозга – одна из наиболее сложных задач в анализе медицинских изображений. Целью сегментации опухоли головного мозга является создание точного очертания областей опухоли головного мозга. Глиомы являются наиболее распространенным видом опухолей головного мозга. Диагностика пациентов с таким заболеванием проводится на основе анализа результатов магнитно-резонансной томографии и сегментации границ опухоли вручную. Однако из-за трудоемкого характера процесса ручной сегментации и ошибок существует необходимость в быстром и надежном алгоритме автоматической сегментации. В последние годы методы глубокого обучения показали многообещающую эффективность при решении различных задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Для сегментации опухолей головного мозга был применен ряд методов, основанных на глубоком обучении, и были достигнуты многообещающие результаты. В статье предложен гибридный метод решения задачи сегментации опухолей головного мозга по его МРТ-изображениям на основе архитектуры U-Net, кодировщиком в которой является модель глубокой сверточной нейронной сети, предварительно обученной на наборе изображений ImageNet. В числе таких моделей были использованы VGG16, VGG19, MobileNetv2, Inception, ResNet50, EfficientNetb7, InceptionResNetv2, DenseNet201, DenseNet121. На основе гибридного метода реализована модель TL-U-Net и проведены численные эксперименты по ее обучению с различными моделями кодировщиков для сегментации опухолей головного мозга по его МРТ-изображениям. Компьютерные эксперименты на наборе МРТ-изображений головного мозга показали эффективность предложенного подхода, наилучшей моделью кодировщика оказалась нейронная сеть Densenet121, предоставившая показатели точности сегментации MeanIoU=90,34%, MeanDice=94,33%, accuracy=94,17%. Полученные оценки точности сегментации сопоставимы или превышают аналогичные оценки, полученные другими исследователями.