Отправить статью по E-mail Разработка трёхмерной сверточной нейронной сети с вниманием для обнаружения аневризм
- Авторы: Синица С.Г.1, Зяблова Е.И.2, Кардаильская Д.О.2, Заяц И.А.1, Халафян А.А.1, Ищенко А.В.3
-
Учреждения:
- Кубанский государственный университет
- Научно-исследовательский институт – Краевая клиническая больница № 1 имени проф. С. В. Очаповского
- ООО «КУБ»
- Выпуск: № 2 (2024)
- Страницы: 116-122
- Раздел: Машинное обучение, нейронные сети
- URL: https://ogarev-online.ru/2071-8594/article/view/265525
- DOI: https://doi.org/10.14357/20718594240209
- EDN: https://elibrary.ru/WGLAYC
- ID: 265525
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассмотрен прототип трехмерной сверточной нейронной сети с блоком внимания, определяющей вероятность наличия признаков интракраниальных аневризм головного мозга в отдельном исследовании контрастной компьютерной томографии-ангиографии. Для обучения сети использовались данные контрастных компьютерной томографии-ангиографии в формате DICOM с содержанием интракраниальных аневризм и без них. Данные были разделены на тренировочное и валидационное подмножества в пропорции 65 и 35%, соответственно. С применением библиотек Keras и Tensorflow в среде программирования Python разработана модель трехмерной сверточной нейронной сети со входными данными размерности 192x192x128, состоящая из четырех слоев свертки с ядром размерности 3 и блока внимания на себя. Меткость, точность и полнота классификации на тестовой выборке достигли 96, 99 и 93%, соответственно, что превысило показатели известных ранее нейросетей.
Об авторах
Сергей Геннадьевич Синица
Кубанский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: sin@kubsu.ru
кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий
Россия, КраснодарЕлена Игоревна Зяблова
Научно-исследовательский институт – Краевая клиническая больница № 1 имени проф. С. В. Очаповского
Email: elenazyablova@inbox.ru
кандидат медицинских наук, доцент, заведующая рентгеновским отделением
Россия, КраснодарДарья Олеговна Кардаильская
Научно-исследовательский институт – Краевая клиническая больница № 1 имени проф. С. В. Очаповского
Email: k.daria2702@gmail.com
врач-рентгенолог, ассистент кафедры лучевой диагностики № 2 ФПК и ППС, Кубанский государственный медицинский университет
Россия, КраснодарИлья Алексеевич Заяц
Кубанский государственный университет
Email: zayatsman@gmail.com
студент факультета компьютерных технологий и прикладной математики
Россия, КраснодарАлексан Альбертович Халафян
Кубанский государственный университет
Email: statlab@kubsu.ru
доктор технических наук, доцент, профессор кафедры анализа данных и искусственного интеллекта, почетный работник сферы образования российской федерации
Россия, КраснодарАнтон Владимирович Ищенко
ООО «КУБ»
Email: kub@kub.ru
директор, руководитель сервиса поиска лекарств Apteki.su
Россия, КраснодарСписок литературы
- Гудфеллоу Я, Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. Пер. с анг. 2-е изд. М.: ДМК Пресс, 2018.
- Николенко С. Кадурин А, Архангельская Е. Глубокое обучение. Серия «Библиотека программиста». СПб.: Питер, 2018.
- Приходько И.В., Ерогодский Е.А., Кузьмина Д.В., Синица С.Г., Зяблова Е.И., Халафян А.А. Алгоритмы поиска пространственного расположения интракраниальных аневризм // Материалы III всероссийской научно-практической конференции молодых ученых. Т. 1. Краснодар: филиал ФГБУ "РЭА" Минэнерго России, 2021. С. 313-320.
- Allison Park, Chris Chute, Pranav Rajpurkar, Joe Lou, Robyn L. Ball, Deep Learning–Assisted Diagnosis of Cerebral Aneurysms Using the HeadXNet Model // JAMA Network Open. URL: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2735471.
- Konstantinos Kamnitsas, Christian Ledig, Virginia F.J. Newcombe, Joanna P. Simpson, Andrew D. Kane, David K. Menon, Daniel Rueckert, and Ben Glocker. Efficient Multi-Scale 3D CNN with Fully Connected CRF for Accurate Brain Lesion Segmentation // Medical Image Analysis. 2016. No 36.
- Sichtermann T, Faron A, Sijben R, Teichert N, Freiherr J, Wiesmann M. Deep Learning-Based Detection of Intracranial Aneurysms in 3D TOF-MRA. AJNR American Journal of Neuroradiology. 2019. No 40(1). P. 25-32. doi: 10.3174/ajnr.A5911. Epub 2018 Dec 20. PMID: 30573461; PMCID: PMC7048599.
- Zunair Hasib, Rahman Aimon, Mohammed Nabeel, Cohen Joseph Paul. Uniformizing Techniques to Process CT Scans with 3D CNNs for Tuberculosis Prediction // International Workshop on PRedictive Intelligence In MEdicine. Springer. 2020. P. 156-168.
- Xin Zhang, Liangxiu Han, Wenyong Zhu, Liang Sun, Daoqiang Zhang. An Explainable 3D Residual Self-Attention Deep Neural Network For Joint Atrophy Localization and Alzheimer’s Disease Diagnosis using Structural MRI // IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2021. V. 26. No 11. P. 5289-5297.
- Зяблова Е.И., Синица С.Г., Заяц И.А., Халафян А.А., Кардаильская Д.О., Порханов В.А. Использование трехмерных сверточных нейронных сетей для выявления интракраниальных аневризм по данным КТ- ангиографии брахиоцефальных артерий // Инновационная медицина Кубани. 2023. Т. 8. № 2. С. 21-27.
- Vaswani A., Shazeer N., Parmar N., Uszkoreit J., Jones L., Gomez A. N., Kaiser L., Polosukhin I. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. MIT Press. 2017. No 30. P. 5998–6008.
Дополнительные файлы
