Классификация опухолей головного мозга с использованием признаков глубоких сверточных нейронных сетей посредством обучения с переносом

Классификация опухолей головного мозга — важная задача компьютерной поддержки диагностики в медицине. В настоящей работе рассматривается классификация по трем классам для дифференциации глиом, менингиом и опухолей гипофиза — трех наиболее распространенных типов опухолей головного мозга. Предлагаемая система классификации основана на глубоком обучении с переносом и использует предварительно обученную сеть GoogLeNet для извлечения признаков из МРТ головного мозга. Для классификации извлеченных признаков применяли проверенные модели классификаторов. Эксперимент проводили с использованием пятикратной перекрестной проверки на уровне пациента на наборе МРТ-изображений из figshare. Средняя точность классификации предложенной системы составила 98%, что превысило показатели всех современных методов. Дополнительно оценивали площадь под кривой (AUC), точность, полноту, F-меру и специфичность. Практическую применимость системы оценивали также при уменьшении числа обучающих образцов. Полученные результаты свидетельствуют о том, что обучение с переносом может быть полезным методом при ограниченной доступности медицинских изображений. Кроме того, в работе представлен аналитический разбор случаев ошибочной классификации.