[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2600855

مقالات منتشر شده: 644
نرخ پذیرش: 73.85
نرخ رد: 17.77

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 1 - ( 6-1403 ) ::
دوره 14 شماره 1 صفحات 36-25 برگشت به فهرست نسخه ها
استفاده از روش‌های طبقه بندی بر مبنای یادگیری عمیق برای تفسیر تصاویر MRI مغزی به منظور تشخیص تومور
فاطمه باقری ، اصغر میلان* ، غلامرضا فلاحی
چکیده:   (53 مشاهده)
طبقه‌بندی تومورهای مغزی برای ارزیابی و تشخیص نوع تومورها و تصمیم‌گیری به منظور درمان با توجه به مراحل پیشرفت بیماری بسیار حائز اهمیت است. تکنیک‌های تصویربرداری زیادی برای تشخیص تومورهای مغزی استفاده می‌شود. با این حال، روش MRI به دلیل کیفیت تصویر بهتر و عدم تکیه بر پرتوهای یونیزان در مقایسه با سایر روش‌ها برتری دارد. بدیهی است هر چقدر تفسیر با دقت بالایی صورت بگیرد به مراحل درمان کمک شایانی خواهد نمود که برای این منظور می‌توان از روش‌های طبقه‌بندی تصاویر که در سنجش‌از دور کاربرد زیادی دارد استفاده نمود. یادگیری عمیق زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است و در سال‌های اخیر خصوصاً در مباحث طبقهبندی و قطعه‌بندی تصاویر عملکرد قابل توجهی داشته است. در این مقاله، یک مدل یادگیری عمیق بر اساس یک شبکه عصبی کانولوشن برای طبقه‌بندی انواع مختلف تومور مغزی با استفاده از یک مجموعه داده پیشنهاد شده‌است. که تومورها را به مننژیوم، گلیوما و هیپوفیز طبقه‌بندی می‌کند. روشهای تصویربرداری MRI  دارای پروتکلهای مختلفی هستند که در این تحقیق از تصاویر بدست آمده بر اساس پروتکل T1 با مجموع 3064 تصویر که شامل تصاویر 233 بیمار می‌باشد، استفاده شده است. با ساختار شبکه پیشنهادی دقت کلی97/41 % برای مجموعه داده‌ها به دست ‌آمد. نتایج تحقیق نشان‌دهنده توانایی مدل برای اهداف طبقه‌بندی تومور مغزی می‌باشد.
شماره‌ی مقاله: 3
واژه‌های کلیدی: تومور مغزی، شبکه عصبی کانولوشن، داده افزایی، یاد گیری عمیق
متن کامل [PDF 1033 kb]   (57 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: فتوگرامتری و سنجش از دور
دریافت: 1403/2/11
فهرست منابع
1. DeAngelis, L.M., Brain tumors. New England journal of medicine, 2001. 344(2): p. 114-123. [DOI:10.1056/NEJM200101113440207]
2. Behin, A., et al., Primary brain tumours in adults. The Lancet, 2003. 361(9354): p. 323-331. [DOI:10.1016/S0140-6736(03)12328-8]
3. Drevelegas, A. and N. Papanikolaou, Imaging of brain tumors with histological correlations. 2002: Springer. [DOI:10.1007/978-3-662-04951-8]
4. Litjens, G., et al., A survey on deep learning in medical image analysis. Medical image analysis, 2017. 42: p. 60-88. [DOI:10.1016/j.media.2017.07.005]
5. Goodenberger, M.L. and R.B. Jenkins, Genetics of adult glioma. Cancer genetics, 2012. 205(12): p. 613-621. [DOI:10.1016/j.cancergen.2012.10.009]
6. Louis, D.N., et al., The 2016 World Health Organization classification of tumors of the central nervous system: a summary. Acta neuropathologica, 2016. 131: p. 803-820. [DOI:10.1007/s00401-016-1545-1]
7. Bishop, C., Pattern recognition and machine learning. Springer google schola, 2006. 2: p. 5-43.
8. Deng, L. and D. Yu, Deep learning: methods and applications. Foundations and trends® in signal processing, 2014. 7(3-4): p. 197-387. [DOI:10.1561/2000000039]
9. LeCun, Y., Y. Bengio, and G. Hinton, Deep learning. nature, 2015. 521(7553): p. 436-444. [DOI:10.1038/nature14539]
10. LeCun, Y., et al., Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 1998. 86(11): p. 2278-2324. [DOI:10.1109/5.726791]
11. Krizhevsky, A., I. Sutskever, and G.E. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 2012. 25.
12. Zacharaki, E.I., et al., Classification of brain tumor type and grade using MRI texture and shape in a machine learning scheme. Magnetic Resonance in Medicine: An Official Journal of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2009. 62(6): p. 1609-1618. [DOI:10.1002/mrm.22147]
13. El-Dahshan, E.-S.A., T. Hosny, and A.-B.M. Salem, Hybrid intelligent techniques for MRI brain images classification. Digital signal processing, 2010. 20(2): p. 433-441. [DOI:10.1016/j.dsp.2009.07.002]
14. Cheng, J., et al., Enhanced performance of brain tumor classification via tumor region augmentation and partition. PloS one, 2015. 10(10): p. e0140381. [DOI:10.1371/journal.pone.0140381]
15. Ertosun, M.G. and D.L. Rubin. Automated grading of gliomas using deep learning in digital pathology images: a modular approach with ensemble of convolutional neural networks. in AMIA annual symposium proceedings. 2015. American Medical Informatics Association.
16. Paul, J.S., et al. Deep learning for brain tumor classification. in Medical Imaging 2017: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging. 2017. SPIE. [DOI:10.1117/12.2254195]
17. Afshar, P., K.N. Plataniotis, and A. Mohammadi. Capsule networks for brain tumor classification based on MRI images and coarse tumor boundaries. in ICASSP 2019-2019 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP). 2019. IEEE. [DOI:10.1109/ICASSP.2019.8683759]
18. Anaraki, A.K., M. Ayati, and F. Kazemi, Magnetic resonance imaging-based brain tumor grades classification and grading via convolutional neural networks and genetic algorithms. biocybernetics and biomedical engineering, 2019. 39(1): p. 63-74. [DOI:10.1016/j.bbe.2018.10.004]
19. Najaf-Zadeh, A. and H.R. Ghaffari, A Two-Dimensional Convolutional Neural Network for Brain Tumor Detection From MRI. Internal Medicine Today, 2020. 26(4): p. 398-413. [DOI:10.32598/hms.26.4.3303.1]
20. Cheng, J., Brain tumor dataset. figshare. Dataset, 2017. 1512427(5).
21. Wong, S.C., et al. Understanding data augmentation for classification: when to warp? in 2016 international conference on digital image computing: techniques and applications (DICTA). 2016. IEEE. [DOI:10.1109/DICTA.2016.7797091]
22. Ioffe, S. and C. Szegedy. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. in International conference on machine learning. 2015. pmlr.
23. Scherer, D., A. Müller, and S. Behnke. Evaluation of pooling operations in convolutional architectures for object recognition. in International conference on artificial neural networks. 2010. Springer. [DOI:10.1007/978-3-642-15825-4_10]
24. Nagi, J., et al. Max-pooling convolutional neural networks for vision-based hand gesture recognition. in 2011 IEEE international conference on signal and image processing applications (ICSIPA). 2011. IEEE. [DOI:10.1109/ICSIPA.2011.6144164]
25. Srivastava, N., et al., Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting. The journal of machine learning research, 2014. 15(1): p. 1929-1958.
26. Nasrabadi, N.M., Pattern recognition and machine learning. Journal of electronic imaging, 2007. 16(4): p. 049901. [DOI:10.1117/1.2819119]
27. Ciregan, D., U. Meier, and J. Schmidhuber. Multi-column deep neural networks for image classification. in 2012 IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2012. IEEE. [DOI:10.1109/CVPR.2012.6248110]
28. Szegedy, C., et al. Going deeper with convolutions. in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015. [DOI:10.1109/CVPR.2015.7298594]
29. Goodfellow, I., Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning. 2016: MIT press.
30. Bottou, L. Large-scale machine learning with stochastic gradient descent. in Proceedings of COMPSTAT'2010: 19th International Conference on Computational StatisticsParis France, August 22-27, 2010 Keynote, Invited and Contributed Papers. 2010. Springer.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Bagheri F, milan A. Using deep learning-based classification methods for interpreting brain MRI images for tumor diagnosis. JGST 2024; 14 (1) : 3
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1184-fa.html

باقری فاطمه، میلان اصغر، فلاحی غلامرضا. استفاده از روش‌های طبقه بندی بر مبنای یادگیری عمیق برای تفسیر تصاویر MRI مغزی به منظور تشخیص تومور. علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (1) :25-36

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1184-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 1 - ( 6-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology