TAILIEUCHUNG - Phát triển hàm mất mát cho mạng TransUnet trong phân vùng ảnh MRI khối u não

Bài viết đề xuất một hướng tiếp cận cho phân vùng ảnh MRI khối u não dùng mạng nơ-ron học sâu, với hàm mất mát dựa trên hàm Tversky. Cụ thể, chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình TransUnet, một mô hình được giới thiệu gần đây dựa trên kiến trúc Transformer và U-Net để huấn luyện và kiểm thử dữ liệu. | Kỹ thuật điều khiển amp Điện tử Phát triển hàm mất mát cho mạng TransUnet trong phân vùng ảnh MRI khối u não Trần Thị Thảo Phạm Văn Trường Nguyễn Hữu Thắng Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Email . Nhận bài ngày 28 02 2022 Hoàn thiện ngày 21 3 2022 Chấp nhận đăng ngày 10 4 2022. DOI https TÓM TẮT Phân vùng ảnh khối u não trong chụp cộng hưởng từ MRI Magnetic resonance imaging rất hữu ích cho việc chẩn đoán dự đoán tốc độ phát triển đo thể tích khối u và lập phác đồ điều trị khối u não. Tuy vậy việc phân vùng ảnh MRI khối u não thực tế gặp khó khăn do sự đa dạng của các khối u não về kích thước hình dạng vị trí và sự không đồng nhất của chúng. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất một hướng tiếp cận cho phân vùng ảnh MRI khối u não dùng mạng nơ-ron học sâu với hàm mất mát dựa trên hàm Tversky. Cụ thể chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình TransUnet một mô hình được giới thiệu gần đây dựa trên kiến trúc Transformer và U-Net để huấn luyện và kiểm thử dữ liệu. Đồng thời chúng tôi cũng đề xuất một hàm mất mát mới dùng để huấn luyện mạng nơ-ron qua đó có thể giải quyết những khó khăn vừa nêu trong phân vùng ảnh MRI khối u não. Phương pháp đề xuất đã được kiểm chứng trên tập dữ liệu Brain LGG Segmentation kết quả cho thấy mạng TransUNet với hàm mất mát đề xuất hoạt động tốt với các chỉ tiêu đánh giá có kết quả cao hơn so với một số phương pháp khác. Từ khóa Mạng nơ-ron học sâu Mô hình TransUnet Phân vùng ảnh MRI khối u não Hàm Tversky. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ U não là một khối tăng trưởng của các tế bào bất thường trong não và là một trong những bệnh gây tử vong hàng đầu trong các bệnh nhân về ung thư 1 . U não có thể chia thành u não lành tính và u não ác tính. Chẩn đoán hình ảnh là phương pháp thường được sử dụng để chẩn đoán u não. Các kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh có thể kể đến là phương pháp chụp cắt lớp CT computerized tomography phương pháp cộng hưởng từ hạt nhân MRI . Cho dù khối u não là lành tính ác tính hay di

• Y khoa - Dược
• Mạng nơ ron học sâu
• Mô hình TransUnet
• Phân vùng ảnh MRI khối u não
• Kiến trúc Transformer
• Chụp cộng hưởng từ MRI
• Mạng nơron học sâu
• Mạng nơron tích chập
• Nhận dạng ký tự viết tay
• Ký tự viết tay
• Cơ sở dữ liệu ký tự mẫu viết tay
• Thuật toán nhận diện khuôn mặt
• Mạng nơron tích chập sâu
• Kỹ thuật học sâu với mạng CGAN
• Kỹ thuật học sâu với mạng SRGAN
• Kỹ thuật SVM
• Rađa tổng hợp mặt mở giao thoa phân cực
• Mạng nơron học sâu tham số phức
• Hệ số kết hợp giao thoa phức
• Trí tuệ nhân tạo
• Ma trận tán xạ
• Phẫu thuật nội soi
• Dụng cụ phẫu thuật
• Camera nội soi
• Bộ Kit Jetson AGX Xavier
• Tổn thương gan
• Chỉ số Hounsfield
• Kỹ thuật học sâu
• Mạng học sâu Faster R CNN
• Mạng nơron trích xuất đặc trưng
• Thị giác máy tính
• Máy học vector hỗ trợ
• Mạng nơron tích chập học sâu
• Phân loại ảnh sâu bệnh
• Mô hình mạng EfficientNet
• Hàm kích hoạt
• Huấn luyện CNN
• Phương pháp học sâu
• Hàm Leaky ReLU
• Môi trường xử lý song song Spark
• Kiến trúc mạng VGG 16
• Tổn thương phổ
• Xác minh chữ ký
• Bài toán xác minh chữ kí
• Mô hình học sâu
• Mạng song song
• Phân loại nhị phân
• Sử dụng học sâu
• Bài toán xác định tâm làn đường
• Thiết bị tự hành
• Hệ thống hỗ trợ lái
• Mạng nơron tích chập CNN
• Phát hiện đối tượng
• Học sâu trên Raspberry Pi
• Bo mạch máy tính nhúng
• Hệ thống IoT
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin
• Hệ thống thông tin
• Đếm số người
• Mạng học sâu
• Mạng tích chập
• Convolutional neural network
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Mạng nơron nhân tạo
• Artificial neural network
• Quy tắc học trọng số tổng quát
• Tra cứu ảnh dựa vào nội dung
• Học biểu diễn
• Học đa tạp
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ
• Nhận dạng mống mắt
• Mô hình deep learning
• Bài toán nhận dạng mống mắt
• Nhận dạng gai động kinh
• Các dạng sóng nhọn
• Tín hiệu điện não đồ
• Bệnh nhân động kinh
• Tạp chí khoa học
• Công nghệ năng lượng
• Nâng cao chất lượng ảnh Retina
• Siêu phân giải đơn ảnh
• Chăm sóc sức khỏe tại nhà
• Giám sát hành động bệnh nhân từ xa
• Raspberry Pi 4
• Tìm kiếm hình ảnh
• Nhận dạng hình ảnh
• Tập dữ liệu CIFAR 10
• Độ đo tương đồng Cosine