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World File Search System脑瘤
深度学习模型与放射科专家合作对脑肿瘤进行分类
摘要：大脑由称为神经元的神经细胞组成，是神经系统的中心。神经细胞通过相互作用而快速异常生长，这种现象被称为脑瘤。未确诊或延迟诊断的脑瘤会导致死亡。虽然这取决于经验，但手动诊断和分类脑瘤对医生来说是一项挑战。基于人工智能的计算机系统可以利用硬件技术的发展和日益增加的数据量帮助医生检测脑瘤。本研究提出了一种基于深度学习的系统，使用预先训练的 EfficientNet-B0 模型将脑 MRI 图像分类为肿瘤或正常。我们的放射科医生验证了一个包含 3000 张脑 MRI 图像的公共数据集。该数据集分为 70% 训练、20% 验证和 10% 测试。在训练后的测试阶段，预先训练的 EfficientNet-B0 模型实现了高性能，准确率为 99.33%，灵敏度为 99.33%，F1 分数为 99.33%。此外，在测试图像的评估中，我们的放射科专家检查了 Grad-CAM 方法获得的热图。评估结果表明，预训练的 EfficientNet-B0 深度模型在其预测中选择了正确的焦点区域，并且由于其可解释的结构，可用于临床肿瘤检测。关键词：脑肿瘤、MRI、深度学习、EfficientNet、Grad-CAM。
智能系统及应用...
在医学研究中，脑瘤是可能导致死亡的最严重疾病之一。根据美国癌症协会对 2019 年美国确诊脑瘤的预测，有 23820 例脑或脊髓恶性肿瘤（男性 13,410 例，女性 10410 例）[1]。良性（非癌症）肿瘤不包括在此计算中。根据评估，2019 年共有 17760 人（其中男性 9910 例，女性 7850 例）死于脑和脊髓肿瘤。脑瘤存活率因肿瘤类型和患者年龄而异[1] [22]。从医学角度来看，脑瘤是脑内细胞的异常生长 [1]。它会引起压力并影响颅骨区域脑的正常功能。脑瘤可能是原发性的，也可能是继发性的。原发性脑肿瘤发生在脑内或邻近组织，如脑神经、脑膜、松果体或垂体，而继发性脑肿瘤则发生在癌细胞从肺、肾或乳腺等其他器官迁移到脑时。脑肿瘤可分为两类：良性肿瘤和恶性肿瘤 [2]。良性肿瘤是非癌性的。恶性肿瘤是在脑内不断分裂并可扩散到其他组织的癌性肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 根据脑组织中发现的异常情况将肿瘤分为 I 级至 IV 级 [2]。I 级肿瘤是微小的恶性肿瘤，几乎总是通过目测治疗以获得长期生存。II 级肿瘤会发展并看起来略有异常。III 级肿瘤是恶性的，会迅速形成异常细胞。IV 级肿瘤繁殖迅速，是最危险的。这些肿瘤生长迅速并产生新血管 [2]。脑肿瘤的大小、形状、位置和类型决定了脑
使用 MATLAB 从 MRI 图像中提取脑肿瘤
脑瘤是组织异常生长，其生长不受控制，不受控制细胞正常生长的检查点的制约。脑瘤可以是原发性的，也可以是转移性的。从身体其他部位扩散到大脑的肿瘤被称为转移性肿瘤。脑瘤是儿童和成人死亡的可能原因之一。在儿童中，脑瘤是所有癌症死亡的四分之一的原因。英国每年诊断出大约 200 种不同类型的肿瘤。医学共振成像是一种先进的成像技术，用于获取身体不同部位的高质量图像。MRI 用于大脑发育和大脑异常的解剖分析（Logeswari 和 Karnan 2009）。这些 MRI 图像经过预处理，以便可以对这些图像执行进一步的形态学操作，以检测肿瘤的大小、形状和位置。MRI 图像的预处理是为了去除噪音和增强图像，而形态学操作则使用 MATLA B 算法来分离和检测脑中的肿瘤（Murugavalli 和 Rajamani 2007）。分割的最终目的是从图像数据中提取重要特征。从脑部 MRI 图像中分割肿瘤是一个耗时的过程（Toure、Beiji 等，2010 年）。MATLAB 是一种快速算法，用于在很短的时间内从 MRI 图像中检测肿瘤。最后，将肿瘤映射到原始灰度图像上，强度为 255，使肿瘤在图像中可见。收到（2017 年 8 月 10 日），审核结果（2017 年 11 月 5 日），接受（2017 年 11 月 20 日）
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
用于脑肿瘤 MRI 图像分类的混合量子图神经网络
脑瘤是成人和儿童第十大致死原因。及早发现和治疗可显著提高存活率。深度学习的最新进展已显示出使用磁共振成像 (MRI) 扫描识别和分类脑瘤的前景。本文介绍了一种集成经典和混合量子启发式图神经网络进行肿瘤分类的新方法。经典图卷积神经网络 (GCNN) 分析医学成像数据中的复杂关系，而混合量子图神经网络 (QGNN) 利用量子计算原理来提高性能。先前的研究强调了脑成像数据的多样性所带来的挑战。本研究比较了各种分类方法，强调架构、训练技术和性能指标。目的是训练和评估从 MRI 扫描中识别脑瘤的模型。混合 QGNN 表现出与先进的经典 GCNN 相当的准确度和损失指标，训练期间准确度从 0.41（41%）提高到 0.64（64%），验证数据集中的准确度从 0.31（31%）提高到 0.52（52%），从而展示了其在区分正常和肿瘤图像方面的有效性。
使用深度学习检测脑肿瘤
计算机工程系 印度浦那 Sinhgad 工程学院 摘要：脑细胞异常发育会导致脑瘤，进而导致死亡。早期发现肿瘤可以降低死亡率。检测脑肿瘤最常用的方法是使用磁共振成像 (MRI)。之所以考虑 MR 图像，是因为它可以清晰地显示肿瘤的结构。在本文中，我们提出了一种通过应用机器学习算法（尤其是 CNN 模型）从 MR 图像中检测肿瘤的新机制。这项研究的动机是检测脑瘤并为患者提供更好的治疗。脑细胞的异常生长称为肿瘤，癌症是指恶性肿瘤。通常，MRI 扫描用于检测脑中的癌症区域。正电子发射断层扫描、脑动脉造影、腰椎穿刺、分子检测也用于脑瘤检测。在本研究中，将拍摄 MRI 扫描图像来分析病情。本研究工作的目标是：i) 识别异常图像 ii) 分割肿瘤区域。可以从分割的掩模中估计肿瘤的密度，这将有助于治疗。采用深度学习技术从 MRI 图像中检测异常。应用多级阈值分割肿瘤区域。恶性像素的数量给出了受影响区域的密度。关键词：肿瘤
基于深度CNN的性能比较分析...
脑瘤是最危险和最具破坏性的疾病之一。晚期脑癌的死亡率更高。此外，脑瘤的误诊会产生危险并降低患者的生存机会。脑瘤的早期诊断有助于通过提供正确的治疗来挽救患者的生命。磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 等计算机辅助医学成像技术有助于诊断疾病。因此，近年来，脑 MRI 分类成为一个活跃的研究领域。早期已经提出了许多用于 MRI 分类的方法，从经典方法到先进的深度学习 (DL) 算法，例如卷积神经网络 (CNN)。传统的机器学习 (ML) 技术需要手工制作的特征，而 CNN 通过卷积和池化层的参数调整直接从未处理的图像中提取特征来进行分类。使用 CNN 算法的特征提取主要受训练过程图像大小的影响。如果训练数据集大小较小，CNN 模型在某个时期后会过度拟合。因此，迁移学习技术得到了发展。在所提出的系统中，使用五种迁移学习架构（例如 AlexNet、Vgg16、ResNet18、ResNet50 和 GoogLeNet）进行五项研究，将脑 MRI 的临床数据集分类为良性和恶性。在脑 MRI 上应用数据增强技术来推广结果并减少过度拟合的可能性。在这个提出的系统中，经过微调的 AlexNet 架构分别实现了最高的精度、召回率和 f 测量值 0.937、1 和 0.96774。
2017 年年度报告.pdf
Overlook 的讯息 2 战胜脑瘤 4 Overlook 的大西洋神经科学研究所开设了新的脑瘤中心 6 Gerald J. Glasser 神经康复中心提供专业治疗 7 战胜胃肠道疾病 8 Overlook 遗产协会 10 在“郊区”带孩子回家的好处 12 Overlook 支持者获得终身成就奖 14 Lucy Kalanithi 博士讨论当呼吸变成空气时 15 人工关节 - 保持活动的最佳方式 16 捐赠一览 18 为姑息治疗筹集 250 万美元 19 Liam's Room 继续为儿童及其家人提供慰藉 19 患者对水疗的好处感到兴奋 20 捐赠者荣誉榜 21 Overlook 辅助机构的一封信 29 Overlook 一览 36 Overlook 青少年董事会向 NICU 颁发赠款 38 领导力 38只需俯瞰
学生辅导员安置（远程、无薪）
“为这项服务工作是一种荣幸和特权。我发现一些客户的工作非常深刻，因此表明脑瘤社区需要能够获得咨询。为人们提供一个治疗空间，让他们获得清晰的认识并表达根深蒂固的想法和恐惧，这让人感觉非常强大；以前他们可能觉得这些事情是无法想象的。我不知道如何用语言来表达这种经历有多么特别。”