РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ БОЛЕЗНИ АЛЬЦГЕЙМЕРА ПО МРТ-КАДРАМ ГОЛОВНОГО МОЗГА НА ОСНОВЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
Аннотация
Цель работы – разработка модели диагностирования болезни Альцгеймера по трехмерным изображениям, представляющим собой кадры МРТ головного мозга группы реальных пациентов, на основе глубокого обучения и сверточных нейронных сетей.
В процессе работы произведена предобработка исходного набора данных, включающая преобразование трехмерных изображений к двумерному виду и другие необходимые процедуры, выполнены программная реализация, обучение и тестирование моделей трех сверточных нейронных архитектур, подходящих для решения проблемы диагностирования болезни Альцгеймера в виде задачи бинарной классификации, и проведен сравнительный анализ полученных результатов.
По результатам исследования выбрано наилучшее решение, представляющее собой модель сетевой архитектуры VGG19, обученную на наборе изображений белого мозгового вещества с размытием по Гауссу с FWHM = 8 мм и показавшую точность предсказания на тестовой выборке, равную 99.96%.
В процессе работы произведена предобработка исходного набора данных, включающая преобразование трехмерных изображений к двумерному виду и другие необходимые процедуры, выполнены программная реализация, обучение и тестирование моделей трех сверточных нейронных архитектур, подходящих для решения проблемы диагностирования болезни Альцгеймера в виде задачи бинарной классификации, и проведен сравнительный анализ полученных результатов.
По результатам исследования выбрано наилучшее решение, представляющее собой модель сетевой архитектуры VGG19, обученную на наборе изображений белого мозгового вещества с размытием по Гауссу с FWHM = 8 мм и показавшую точность предсказания на тестовой выборке, равную 99.96%.