Ідентифікація та аналіз дрібновогневих уражень на МРТ головного мозку

Магістерська дисертація за темою «Ідентифікація та аналіз дрібновогневих уражень на МРТ головного мозку» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Юрочкіним Владиславом Володимировичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 3 розділів («теоретична частина», «матеріали та методи», «практична реалізація»), розділу з розрахунком стартап-проекту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує джерела та додатків. Загальний обсяг роботи 115 сторінок. Актуальність роботи полягає в теоретичному та прикладному дослідженні згорткових нейронних мереж для задачі сегментації проявів церебральної хвороби малих судин на основі МРТ знімків мозку. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка програмного додатку для діагностики областей дрібновогневих уражень шляхом їх сегментації на знімках МРТ мозку за допомогою згорткових нейронних мереж. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1. Проаналізувати джерела (вітчизняні та/або іноземні), які реалізовували чи проектували системи діагностики дрібновогневих уражень, використовуючи знімки, отримані методами променевих досліджень. 2. Розібрати особливості застосування методів машинного навчання в умовах поставленої задачі. 3. Провести підготовку та аналіз даних для моделей сегментації. 4. Програмно реалізувати архітектури згорткових мереж сегментації та провести їх навчання на вхідному датасеті. 5. Побудувати програмний додаток на основі нейронно-мережевих архітектур, для задачі сегментації проявів церебральної хвороби малих судин на МРТ мозку. 6. Проробити висновки за результатами роботи. Об’єкт дослідження. МРТ зображення мозку пацієнтів з проявами церебральної хвороби малих судин (дрібновогневих уражень мозку). Предмет дослідження. Візуалізація сегментації дрібновогневих уражень для оптимізації діагностики на МРТ зображеннях мозку шляхом використання згорткової нейронної мережі. Методи дослідження. Машинне навчання, глибинне навчання, згорткові нейронні мережі.The master's thesis on the topic "Identification and analysis of small-scale lesions on brain MRI" is executed by the student of the department of biomedical cybernetics (Faculty of Biomedical Engineering) Yurochkin Vladyslav Volodymyrovych, in the specialty 122 "Computer science" on the educational and professional program "Computer and technology" consists of: introduction; 3 sections ("Theoretical part", "Materials and methods", "Practical implementation"), section with a startup calculation; conclusions; references. The total volume of the work is 115 pages. Relevance of the topic. The relevance of the work is in the theoretical and practical research of convolutional neural networks for the task of segmentation cerebral small vessel disease based on brain MRI images. Objective of the study. The objective is to develop a software application for the diagnosis of areas of small lesions by segmenting them on MRI images of the brain using convolutional neural networks. To achieve it, the following tasks must be completed: 1. To analyze the sources (domestic and/or foreign) that implemented or designed diagnostic systems for small-scale lesions, using images obtained by modified research methods. 2. Analyze the peculiarities of the application of machine learning methods in the conditions of the given task. 3. Prepare and analyze data for model segmentation. 4. Implement the architecture of convolutional network segmentations and conduct their training on the input array of data. 5. Development of a software based on convolutional neural network for the task of segmentation of areas of cerebral small vessel disease on brain MRI. 6. Make conclusions based on the results of the work. Object of study. Brain MRI scans with cerebral small vessel disease (small brain lesions). Subject of study. Visualization of segmentation of small lesions to optimize diagnosis on MRI brain images by using a convolutional neural network