Обзор

В этой статье мы обсудим модель обнаружения опухоли головного мозга и предоставим исчерпывающее руководство по ее созданию с использованием сверточных нейронных сетей (CNN). Мы начнем с введения концепции обнаружения опухоли головного мозга и объяснения лежащих в ее основе механизмов. Далее мы дадим обзор набора данных, использованного в этом проекте, который состоит из МРТ-изображений мозга и доступен на Kaggle. Наконец, мы проведем вас через пошаговый процесс создания этой модели, предоставляя подробные инструкции и пояснения по ходу дела.

Введение

Опухоли головного мозга представляют собой серьезную проблему для здоровья, и раннее выявление имеет решающее значение для эффективного лечения. В последние годы достижения в области технологий и анализа данных позволили разработать сложные алгоритмы машинного обучения, которые могут помочь в диагностике опухолей головного мозга. Одним из таких алгоритмов является модель обнаружения опухоли головного мозга, в которой используются сверточные нейронные сети (CNN) для анализа МРТ-изображений головного мозга и определения наличия и типа опухоли.

Обнаружение опухоли головного мозга: обзор

Модель обнаружения опухоли головного мозга — это алгоритм машинного обучения, который использует сверточные нейронные сети (CNN) для анализа МРТ-изображений головного мозга и определения наличия и типа опухоли. CNN — это тип алгоритма глубокого обучения, который особенно хорошо подходит для задач классификации изображений. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают различные аспекты изображения, такие как края и формы, прежде чем сделать окончательный прогноз.

Чтобы построить модель обнаружения опухоли головного мозга, нам сначала нужно обучить ее на наборе данных МРТ-изображений мозга. Модель учится различать изображения с опухолями и без них, а также определять тип опухоли, если она присутствует. После обучения модели ее можно использовать для прогнозирования наличия и типа опухоли на новых МРТ-изображениях.

Обзор набора данных

Чтобы построить модель обнаружения опухоли головного мозга, нам нужен набор данных МРТ-изображений головного мозга. Один такой набор данных доступен на Kaggle и состоит из четырех классов МРТ-изображений: опухоль глиомы, опухоль менингиомы, опухоль гипофиза и отсутствие опухоли. Класс «Опухоль глиомы» содержит 100 файлов изображений, класс «Опухоль менингиомы» содержит 115 файлов изображений, класс «Опухоль гипофиза» содержит 74 файла изображений, а класс «Нет опухоли» содержит 105 файлов изображений.

Построение модели обнаружения опухоли головного мозга

Чтобы построить модель обнаружения опухоли головного мозга, мы будем использовать фреймворк глубокого обучения, такой как Keras или TensorFlow. Первым шагом является импорт необходимых библиотек и загрузка набора данных. Затем мы разделим набор данных на наборы для обучения и проверки и предварительно обработаем изображения, масштабируя их значения пикселей от 0 до 1.

Далее мы построим модель CNN, объединив сверточные, объединенные и плотные слои. Мы также будем использовать такие методы, как отсев и нормализация партии, чтобы предотвратить переоснащение и улучшить производительность модели. Как только модель будет построена, мы скомпилируем ее и обучим на тренировочном наборе.

После обучения мы оценим производительность модели на проверочном наборе, рассчитав такие показатели, как точность, точность и полнота. Мы также нанесем на график точность и потери при обучении и проверке, чтобы визуализировать процесс обучения модели и выявить любые потенциальные проблемы, такие как переобучение.

Модель, описанная ранее, была подробно описана в видео первой и второй части.

В первой части серии видеороликов об обнаружении опухолей головного мозга ведущий представляет проект и объясняет этапы построения модели. Они описывают цель проекта, которая состоит в том, чтобы использовать классификацию изображений, чтобы определить, показывает ли данное МРТ-изображение какие-либо признаки опухоли головного мозга, и если да, то какой это тип опухоли. В видео представлен обзор набора данных, использованного для проекта, который представляет собой набор изображений МРТ, доступных на Kaggle. Ведущий также объясняет основные концепции сверточных нейронных сетей (CNN), которые используются для построения модели.

Часть 2 серии видеороликов содержит подробное руководство о том, как построить модель обнаружения опухоли головного мозга с использованием CNN. Видео начинается с обсуждения различных типов опухолей головного мозга и важности раннего выявления. Затем ведущий знакомит зрителя с этапами построения модели, начиная с подготовки данных и предварительной обработки. Они объясняют, как использовать библиотеку Keras и OpenCV для создания CNN, которая может классифицировать МРТ-изображения на различные типы опухолей головного мозга или отсутствие опухоли. В видео также представлен обзор модели VGG16 и того, как она была модифицирована в соответствии с потребностями проекта. Наконец, ведущий демонстрирует, как оценить производительность модели с помощью показателей точности и потерь.

Полный код:

Github: https://github.com/CodersArts/Machine-Learning/tree/master/projects/Brain_Tumour_Detection

Спасибо.

Если у вас проблемы с машинным обучением, глубоким обучением, НЛП, визуализацией данных, компьютерным зрением, распознаванием лиц, Python, большими данными или проектами Django, CodersArts может помочь! Они предлагают экспертную помощь в назначении и услуги по обучению в этих областях, и вы можете найти дополнительную информацию по ссылкам ниже:

Не забудьте подписаться на CodersArts в их социальных сетях, чтобы быть в курсе последних тенденций и советов в этой области:

Вы также можете посетить их основной веб-сайт или учебный портал, чтобы узнать больше. И если вам нужны дополнительные ресурсы и обсуждения, не пропустите их блог и форум:

С CodersArts вы сможете вывести свои проекты на новый уровень!

Если вам нужна помощь с какими-либо проектами по машинному обучению, свяжитесь с нами по адресу [email protected].