Details

Предметом исследования являются способы построения и объединения карт значимости. Цель исследования - разработка подхода к объединению интерпретаций, полученных методами интерпретации разных классов, для формирования более информативной карты значимости в контексте МРТ-срезов головного мозга. Предлагается подход с объединением результатов различных методов интерпретации на уровне общих областей с учетом достоверности, стабильности и согласованности методов. Экспериментальное сравнение с исходными методами и с базовым усреднением методов на наборе данных МРТ-срезов головного мозга с ручной разметкой опухолей показало, что предложенный подход превосходит их по метрикам Mass Accuracy, recall, Dice, IoU. Наилучшие значения по Dice и IoU были достигнуты предлагаемой методикой с методами SHAP, ItegratedGradients и GradCAM и составили 0,605 и 0.430 соответственно. Полученные значения Mass Accuracy составили от 0.136 до 0.257 для исходных методов, от 0.145 до 0.173 для базового усреднения методов и от 0.570 до 0.653 для предлагаемого подхода. Область применения результатов выпускной квалификационной работы - системы поддержки принятия врачебных решений.

The subject of the research is the methods of constructing and combining significance maps. The purpose of the study is to develop an approach to combining interpretations obtained by interpretation methods of different classes to form a more informative significance map in the context of MRI scans of brain sections. An approach is proposed to combine the results of various interpretation methods at the level of common domains, taking into account the reliability, stability and consistency of methods. An experimental comparison with the initial methods and with the basic averaging of methods on a dataset of MRI brain slices with manual marking of tumors showed that the proposed approach surpasses them in terms of Mass Accuracy, recall, Dice, and IoU metrics. The best Dice and IoU values were achieved by the proposed method using the SHAP, ItegratedGradients and GradCAM methods and amounted to 0.605 and 0.430, respectively. The obtained Mass Accuracy values ranged from 0.136 to 0.257 for the initial methods, from 0.145 to 0.173 for the basic averaging of the methods, and from 0.570 to 0.653 for the proposed approach. The scope of application of the results of the graduate qualification work is a system for supporting medical decision-making.

• Исследование и разработка интерпретационных методов в контексте анализа медицинских изображений
  • Введение
  • 1. Обзор предметной области
  • 2. Формулирование гипотезы
  • 3. Реализация предложенной методики
  • 4. Эксперименты
  • Заключение
  • Список использованных источников
  • Приложение 1. Модуль выделения ROI
  • Приложение 2. Реализация базовых методов интерпретации
  • Приложение 3. Реализация основной логики предложенной методики
  • Приложение 4. Код объединения всех этапов обработки
  • Приложение 5. Код объединения всех этапов обработки