Применение методов машинного обучения для автоматического распознавания опухолей головного мозга на мрт-снимках

Аннотация

В статье рассматриваются методы машинного обучения, применяемые для автоматического 
распознавания опухолей головного мозга на МРТ-снимках. Использовался открытый датасет BraTS 2021, 
включающий изображения с ручной разметкой. Проведен анализ классических и глубоких моделей, включая 
SVM, Random Forest, CNN и U-Net. Оценка производилась по метрикам точности, полноты, F1-меры, Dice и 
IoU. Модель ResNet50 с трансферным обучением показала наилучшие результаты в классификации (точность 
94%), а U-Net — в сегментации (Dice 0.87). Обсуждаются ограничения исследования и предлагаются 
направления дальнейших работ. Результаты могут быть использованы для повышения эффективности 
диагностики и поддержки клинических решений.