情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

ディープラーニングを用いた脳腫瘍の早期発見

プロブッダ・コンワール、ジュリアス・バドラ、マナシュ・ジョティ・ダッタ、ジントゥ・ドワリ

脳腫瘍の治療計画と定量的評価において、腫瘍の範囲を決定することは大きな課題です。非侵襲性磁気共鳴画像法 (MRI) は、電離放射線を使用せずに脳悪性腫瘍を診断する最前線の技術として開発されました。3D MRI ボリュームから脳腫瘍の範囲を手動でセグメント化することは、時間のかかるプロセスであり、オペレーターの能力に大きく依存します。腫瘍の範囲を正確に評価するには、このシナリオでは信頼性の高い完全に自動化された脳腫瘍セグメント化アプローチが必要です。この論文では、U-Net 深層畳み込みネットワークに基づく完全に自動化された脳腫瘍セグメント化方法を紹介します。220 個の高悪性度脳腫瘍を含むマルチモーダル脳腫瘍画像セグメント化 (BRATS 2015) データセットを使用して、このアプローチをテストしました。