Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto

abstracto

Detección de tumores cerebrales en etapa temprana mediante aprendizaje profundo

Probuddha Konwar, Julius Bhadra, Manash Jyoti Dutta, Jintu Dowari

En la planificación del tratamiento de tumores cerebrales y la evaluación cuantitativa, determinar la extensión de los tumores es un factor importante desafío. La resonancia magnética no invasiva (MRI) se ha desarrollado como una técnica de diagnóstico de primera línea para neoplasias cerebrales sin el uso de radiación ionizante. Segmentación manual de la extensión de un tumor cerebral a partir de Los volúmenes de resonancia magnética 3D son un proceso lento que depende en gran medida de la competencia del operador. Para la extensión correcta de los tumores evaluación, en este escenario se requiere un enfoque confiable de segmentación de tumores cerebrales completamente automatizado. Nosotros presentamos un método de segmentación de tumores cerebrales completamente automatizado basado en redes convolucionales profundas U-Net en este papel. Los conjuntos de datos de segmentación de imágenes de tumores cerebrales multimodales (BRATS 2015) se utilizaron para probar nuestro enfoque, que incluyó 220 tumores cerebrales de alto grado.