AIRI Seminars | Предобработка МРТ данных головного мозга для обучения DL моделей сегментации

Запись научного семинара Института AIRI от 14 декабря 2022 года. Тема: «Предобработка МРТ данных головного мозга для обучения deep-learning моделей сегментации». Докладчик: Анвар Курмуков, AIRI. Оппонент: Максим Шараев, Skoltech. Описание: Магнитно-резонансная томография (МРТ) является неинвазивным методом визуализации данных. В лечении опухолей головного мозга, МРТ используется для диагностики, планирования хирургического вмешательства и лучевой терапии, а также для оценки состояния пациента. В текущей практике возникает необходимость ручного оконтуривания опухоли на множестве двумерных изображений. Работа над автоматизацией такой разметки, используя искусственные нейронные сети, активно продолжается, хотя осложняется высокой вариативностью данных. В докладе представлены результаты анализа использования методов предобработки данных МРТ, показывающие, что даже для небольших выборок эти шаги не приводят к улучшению качества сегментации. Исследователи AIRI предлагают отказаться от значительной части шагов предобработки. Эксперименты на 3 наборах данных демонстрируют, что даже для небольших выборок (100-200 наблюдений) такая предобработка не приводит к повышению качества сегментации в терминах клинически значимых метрик. Таймкоды: 00:00 Введение. Что такое МРТ снимки? 05:08 Проблема трёхмерного (воксельного) представления 12:40 Проблема вариабельности, связанная с цветовой гаммой 21:28 Задача автоматизации оконтуревания опухоли для радиотерапии 31:12 Общепринятый подход к решению задачи 39:00 Постановка эксперимента. Вклад шагов предобработки 55:02 Результаты 1:13:31 Выводы 1:18:00 Заключение 1:21:44 Вопросы и обсуждение Подписывайтесь на социальные сети AIRI, чтобы не пропускать новые семинары: Telegram: ВКонтакте: LinkedIn: Twitter: