[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
اصول اخلاقی::
ثبت نام و اشتراک::
تسهیلات پایگاه::
تماس با ما::
::
::
نمایه شده در
    
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Copyright Policies

AWT IMAGE

..
Open Access Policy

نحوه دسترسی به تمام مقالات مجله بصورت زیر است:

Creative Commons License
..
ثبت شده در

AWT IMAGE

AWT IMAGE

..
:: مقالات در حال انتشار ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
تشخیص دقیق تومورهای مغزی در تصاویر MRI با استفاده از الگوریتم YOLO
بهنام صولتی نیا* ، امیرحسان یحیی پور
گروه ژنتیک، پژوهشکده علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران ، behnamsowlati@gmail.com
چکیده:   (189 مشاهده)
مقدمه: تشخیص دقیق و زودهنگام تومورهای مغزی از تصاویر MRI نقش حیاتی در بهبود پیش‌آگهی و برنامه‌ریزی درمانی برای بیماران ایفا می‌کند. با این حال، تفسیر دستی تصاویر MRI زمان‌بر بوده و مستعد خطای انسانی است. این مطالعه با هدف ارائه و ارزیابی یک روش خودکار و کارآمد مبتنی بر الگوریتم YOLOv8 و یادگیری عمیق برای تشخیص تومورهای مغزی در تصاویر MRI انجام شده است. مواد و روش‌ها: در این مطالعه، مدل YOLOv8 با استفاده از مجموعه داده‌ شامل 500 تصویر MRI برپسب گذاری شده از تومورهای مغزی آموزش داده شد. عملکرد مدل بر روی مجموعه داده‌های ارزیابی و امتحانی با استفاده از معیارهای Precision، Recall و AP50 مورد بررسی قرار گرفت. آموزش مدل در محیط Google Colab با استفاده از GPU Tesla T4 و در 100 تکرار انجام شد. یافته‌ها: نتایج نشان داد که الگوریتم YOLOv8 آموزش دیده به دقت و سرعت بالایی در تشخیص تومورهای مغزی دست یافته است. مقادیر AP50 به دست آمده بر روی داده‌های ارزیابی (94/5) و امتحانی (94/6) و همچنین مقادیر بالای Precision و Recall، گواهی بر عملکرد قوی و پایدار مدل در شناسایی تومورها بود. بررسی کیفی تصاویر نمونه نیز دقت بالای الگوریتم در مکان‌یابی و تشخیص تومورها را تایید کرد. زمان آموزش کوتاه و سرعت بالای تشخیص، از دیگر مزایای الگوریتم YOLOv8 در این مطالعه بودند. نتیجه‌گیری: پژوهش حاضر نشان داد که الگوریتم YOLOv8 پتانسیل قابل توجهی برای تشخیص خودکار و کارآمد تومورهای مغزی در تصاویر MRI دارد. تعادل مناسب بین دقت و سرعت، و همچنین تعمیم‌پذیری خوب مدل، YOLOv8 را به یک ابزار کمکی ارزشمند برای رادیولوژیست‌ها در تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر تومورهای مغزی تبدیل می‌کند. مطالعات آتی بر افزایش حجم داده‌های آموزشی، بهبود معماری مدل و ارزیابی بالینی روش پیشنهادی تمرکز خواهند داشت.
 
واژه‌های کلیدی: تومور مغزی، برش‌نگاری، تشخیص زودهنگام، پیش‌آگهی، هوش مصنوعی
متن کامل [PDF 1569 kb]   (43 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: بيوانفورماتيك در علوم اعصاب
فهرست منابع
1. Alizadeh L, Gorizan A, Akbari Dana M, Ghaemi A. Immunotherapy of Glioblastoma Multiforme Tumors: From Basic to Clinical Trial Studies. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2015; 3(2): 77-84. [DOI:10.18869/acadpub.shefa.3.2.77]
2. Seyed Abbasi M, Zakariaee S, Rahimiforoushani A. Estimation of Hemodynamic Response Function in the Brain and Brain Tumors: Comparison of Inverse Logistic and Canonical Hemodynamic Response Function Models. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2018; 6(3): 1-9. [DOI:10.29252/shefa.6.3.1]
3. Jalali Kondori B, Rahimian E, Asadi MH, Tahsini MR. Magnetic Resonance Tractography and its Clinical Applications. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2014; 2(4): 71-8. [DOI:10.18869/acadpub.shefa.2.4.71]
4. Kosiorowska P, Pasieka K, Perenc H, Majka K, Krawczyk K, Pędras M, et al. Overview of medical analysis capabilities in radiology of current Artificial Intelligence models. Quality in Sport. 2024; 20:5 3933. [DOI:10.12775/QS.2024.20.53933]
5. Samifar F, Samifar S, Vafaee F, Gorji A. The Use of Artificial Intelligence in the Evaluation of Multiple Sclerosis Brain Lesions Through the Processing of MRI Images. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2023; 12(1): 67-84. [DOI:10.61186/shefa.12.1.67]
6. Ren S, He K, Girshick R, Sun J. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2017; 39(6): 1137-49. [DOI:10.1109/TPAMI.2016.2577031]
7. Liu W, Anguelov D, Erhan D, Szegedy C, Reed S, Fu C-Y, et al, editors. SSD: Single Shot MultiBox Detector 2016; Cham: Springer International Publishing. [DOI:10.1007/978-3-319-46448-0_2]
8. Redmon J, Divvala S, Girshick R, Farhadi A, editors. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); 2016; 27-30. [DOI:10.1109/CVPR.2016.91]
9. Farajpour H, Banimohamad-Shotorbani B, Rafiei-Baharloo M, Lotfi H. Application of Artificial Intelligence in Regenerative Medicine. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2023; 11(4): 94-107. [DOI:10.61186/shefa.11.4.94]
10. Qin Y, He J. YOLOv1 to YOLOv10: A Comprehensive Review of YOLO Variants and Their Application in Medical Image Detection.
11. Martucci M, Russo R, Schimperna F, D'Apolito G, Panfili M, Grimaldi A, et al. Magnetic resonance imaging of primary adult brain tumors: state of the art and future perspectives. Biomedicines. 2023; 11(2): 364. [DOI:10.3390/biomedicines11020364]
12. Zhou SK, Greenspan H, Davatzikos C, Duncan JS, Van Ginneken B, Madabhushi A, et al. A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises. Proceedings of the IEEE. 2021; 109(5): 820-38. [DOI:10.1109/JPROC.2021.3054390]
13. Hafizović L, Čaušević A, Deumić A, Bećirović LS, Pokvić LG, Badnjević A, editors. The use of artificial intelligence in diagnostic medical imaging: systematic literature review. 2021 IEEE 21st International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE); 2021: IEEE. [DOI:10.1109/BIBE52308.2021.9635307]
14. Redmon J, Farhadi A, editors. YOLO9000: Better, Faster, Stronger. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR); 2017; 21-26. [DOI:10.1109/CVPR.2017.690]
15. Redmon J. Yolov3: An incremental improvement. arXiv preprint arXiv: 180402767. 2018.
16. Bochkovskiy A, Wang C-Y, Liao H-YM. Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection. arXiv preprint arXiv: 200410934. 2020.
17. Glenn Jocher. YOLOv5 by Ultralytics https://github.com/ultralytics2020 [Available from: https://github.com/ultralytics/yolov5.
18. Li C, Li L, Jiang H, Weng K, Geng Y, Li L, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications. arXiv preprint arXiv: 220902976. 2022.
19. Wang C-Y, Bochkovskiy A, Liao H-YM, editors. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors. Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition; 2023. [DOI:10.1109/CVPR52729.2023.00721]
20. Glenn Jocher, Qiu Jing, Chaurasia A. Ultralytics YOLO https://github.com/ultralytics/ultralytics2023 [Available from: https://ultralytics.com.
21. Wang C-Y, Yeh I-H, Liao H-YM. YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information. arXiv preprint arXiv: 240213616. 2024. [DOI:10.1007/978-3-031-72751-1_1]
22. Hussain M. YOLO-v1 to YOLO-v8, the Rise of YOLO and Its Complementary Nature toward Digital Manufacturing and Industrial Defect Detection. Machines. 2023; 11(7): 677. [DOI:10.3390/machines11070677]
23. Ultralytics. Yolov8 anchor-free bounding box prediction - issue 189 [Available from: https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/189.
24. Roboflow. Tumor Detection Computer Vision Project [Available from: https://universe.roboflow.com/celebal-p3kbm/tumor-detection-j9mqs.


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم اعصاب شفای خاتم The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam
Persian site map - English site map - Created in 0.04 seconds with 49 queries by YEKTAWEB 4714