Diagnosticarea și clasificarea tumorilor cerebrale folosind rețele neuronale

Scopul proiectului a fost dezvoltarea unui sistem automatizat de diagnostic pentru imagini MRT ale creierului, cu clase normale și anormale, folosind inteligența artificială, în special Deep Learning. Am investigat eficiența metodei propuse în clasificarea creierului uman în clase normale și anormale.

Beneficiul anticipat

Am lucrat cu seturi de date de imagini MRT ale creierului și am folosit diferite forme de rețele neurale, cum ar fi ANN, DNN și rețele neurale simple pentru clasificarea tumorilor. Beneficiul anticipat constă în demonstrarea faptului că tehnica propusă de AI este rapidă, ușor de utilizat, non-invazivă și economică, oferind astfel avantaje semnificative în diagnosticul și clasificarea tumorilor cerebrale

Rezultate

Am arătat că metoda propusă este eficientă în clasificarea creierului uman în clase normale și anormale și oferă avantaje semnificative în diagnosticul tumorilor cerebrale. În plus, am evidențiat nevoia continuă de cercetare pentru îmbunătățirea procedeelor de detecție a tumorilor, explorând diferite forme de rețele neurale și utilizând imagini mai puțin marcate pentru a obține rezultate bune. De asemenea, am identificat parametri relevanți pentru evaluarea performanței sistemului, cum ar fi precizia, timpul, specificitatea și eficiența, și am subliniat importanța introducerii unui sistem expert automatizat, care poate contribui la un diagnostic precoce și la planificarea tratamentului îmbunătățit.