16+
DOI: 10.18413/2518-1092-2019-4-2-0-4

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ПАТОЛОГИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА НА СНИМКАХ МРТ

В статье рассмотрены методы классификации снимков МРТ головного мозга человека. Методы представляют собой обучаемые бинарные классификаторы, для определения наличия или отсутствия высокой стадии патологий головного мозга. Исследование направлено на выявление лучшего метода классификации на обработанном наборе данных BRATS. В работе выполнен анализ трех методов классификации: классификация изображений по базовым примитивам контура, метод на основе сверточной нейронной сети, с бинарным классификатором и метод классификации на основе сверточной предобученной нейронной сети Xception. В работе показано, что использование предобученных нейронных сверточных сетей позволяет сократить время расчета времени и ресурсы вычислительной системы на обучение нейронной сети. Приведены результаты вычислительного эксперимента и показано что наилучшая точность при решении задачи классификации патологий головного мозга человека на снимках МРТ достигается при использовании нейронной сверточной предобученной нейронной сети Xception.

Количество просмотров: 970 (смотреть статистику)
Количество скачиваний: 3112
Полный текст (PDF)К списку статей
  • Комментарии
  • Список литературы

Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.

Оставить комментарий: