ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ И АНАЛИЗА ОБЪЕКТОВ НА МРТ - СНИМКАХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Статья посвящена актуальной проблеме использования возможностей нейросетей в медицине. Обнаружение опухоли головного мозга на ранней стадии заболевания имеет решающее значение для сохранения жизни пациента. В статье исследуется проблема распространенности и сложности данного заболевания, затрагиваются вопросы диагностики. Проводится анализ форм и методов диагностического исследования опухоли головного мозга. Результатами исследования является разработка двух моделей выявления двусторонних (нормальных и аномальных) и многослойных (менингиома, глиома и аденома гипофиза) опухолей головного мозга посредством сверточной нейронной сети (CNN). Экспериментальные результаты показали, что модели достигают до 97,8% точности классификации рассматриваемых наборов данных.

The article is devoted to the current problem of using the capabilities of neural networks in medicine. Detection of a brain tumor at an early stage of the disease is crucial for saving the patient's life. The article examines the problem of prevalence and complexity of this disease, and addresses diagnostic issues. An analysis of the forms and methods of diagnostic examination of a brain tumor is carried out. The results of the study are the development of two models for detecting bilateral (normal and abnormal) and multilayer (meningioma, glioma, and pituitary adenoma) brain tumors using a convolutional neural network (CNN). Experimental results have shown that the models achieve up to 97.8% accuracy in classifying the data sets under consideration.