Новый подход к глубокому обучению для обнаружения опухолей головного мозга

Опухоли головного мозга создают значительные препятствия в сфере здравоохранения требуя точной и быстрой диагностики для проведения эффективной терапии и улучшения результатов лечения пациентов. Магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ) являются важнейшими методами выявления опухолей головного мозга причем каждый из них обладает уникальными преимуществами. Однако зависимость исключительно от одного метода может ограничить точность диагностики. В данном проекте представлен новый метод объединяющий МРТ и КТ для улучшения обнаружения и классификации опухолей мозга. Используя 13-слойную конволюционную нейронную сеть и алгоритмы слияния изображений мы стремимся объединить преимущества обеих методик уменьшая их недостатки. Рабочий процесс заключается в загрузке снимков МРТ и КТ в интерфейс где конволюционная нейронная сеть (CNN) применяет алгоритм слияния изображений в бэкенде. В результате классификации выявляется наличие характер или отсутствие опухоли. Кроме того результаты могут быть получены через веб-сайт или мобильное приложение что делает диагностику пациентов более простой и эффективной для медицинских работников.