МРТ-суреттерінде ми ісіктерін автоматты тануға арналған машиналық оқыту әдістерін қолдану

Аңдатпа

Бұл мақалада МРТ кескіндерінде ми ісіктерін автоматты түрде тануға арналған машиналық оқыту 
әдістері қарастырылады. Зерттеу үшін сарапшылар аннотациялаған ашық BraTS 2021 деректер жиынтығы 
пайдаланылды. SVM, Random Forest, CNN және U-Net секілді классикалық және терең оқыту модельдері 
талданды. Бағалау дәлдік (accuracy), сезімталдық (recall), F1-көрсеткіші, Dice және IoU метрикалары негізінде 
жүргізілді. Transfer learning қолданылған ResNet50 моделі ең жоғары классификация дәлдігін (94%) көрсетті, 
ал U-Net сегментацияда (Dice 0.87) үздік нәтиже берді. Зерттеу шектеулері мен болашақтағы бағыттар 
талқыланды. Нәтижелер клиникалық шешім қабылдауды қолдап, диагностика тиімділігін арттыруы мүмкін.