脑肿瘤定位应用程序的开发

脑肿瘤定位应用程序的开发

行业
卫生保健
技术领域
C / C ++,数据科学,图像分析

顾客

ScienceSoft已为医疗保健行业开发了一种解决方案,旨在通过应用卷积神经网络(CNN)算法来改进自动化的脑癌诊断。

挑战

自动化医学诊断应用程序将分析上传的脑部MRI扫描,并用分割的肿瘤标记扫描区域,包括定义的每种组织类型-正常组织,水肿,非增强核心,坏死核心和增强核心。

项目阶段包括建立特定的CNN结构;准备培训和测试数据集;培训和测试CNN,并评估准确性。

ScienceSoft的С++高级工程师团队创建了一个CNN结构,该结构具有以下几层:

  • 5个卷积层
  • 1个ReLU激活层
  • 1个池化层
  • 1个完全连接的层

MRI分析过程包括:

  • 分割3个平面-XY,XZ和YZ
  • 应用3个后处理滤波器以消除噪声和其他伪像
  • 将3个输出金鲨银鲨游戏下载合并为一个
  • 将最终的后期处理过滤器应用于合并的金鲨银鲨游戏下载

为了评估CNN的效果,研究小组将获得的结果与实际情况进行了比较。地面实况取自BRATS成像数据集,该数据集已由1-4个评估者手动进行分段和注释,并得到了神经放射科医生的认可。达到的最高网络精度为87%。

比较:基础事实(顶部)和项目结果(底部) 结果

科学软件公司开发了基于CNN的应用程序,可自动分析脑部MRI扫描,定位肿瘤并定义每种组织类型。该应用程序可以协助健康专家进行脑癌诊断,手术计划和治疗进度跟踪。

技术与工具

C ++,Caffe框架,CMake,VTK,ITK

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