RatLesNetv2: нейросеть сегментирует поражение мозга на томографическом снимке

RatLesNetv2 — это 3D сверточная нейросеть, которая выделяет зону поражения мозга на томографическом снимке. Исследователи обучали модель на томографических снимках мозга грызунов. По результатам экспериментов, RatLesNetv2 выдала более точные или схожие в точности в сравнении с другими сверточными подходами маски. Реализация модели доступна в открытом репозитории проекта.

Задача сегментации поражения мозга у грызунов по томографическому снимку усложняется за счет субъективности определения зоны поражения. RatLesNetv2 использует 3D сверточную архитектуру, чтобы автоматизировать сегментацию зон поражения мозга у крыс.

Что внутри нейросети

RatLesNetv2 обучается end-to-end и не требует предобработки томографических снимков перед обучением. Модель состоит из 3 слоев с даунсемплингом и 3 слоев с апсемплингом, которые соединены между собой с помощью skip-связей. Архитектура нейросети основывается на ResNet.

Структура RatLesNetv2 отличается от первой версии модели в трех аспектах:

1. В RatLesNetv2 добавили по одному дополнительному слою даунсемплинга и апсемплинга. Такой дизайн позволяет модели принимать во внимание большее количество информации на изображении;
2. RatLesNetv2 использует трилинейный апсемплинг;
3. ResNetBlocks в модели заменяют unpooling и DenseNetBlocks. Это позволяет сократить использование памяти и время обучения модели

Тестирование работы модели

Исследователи сравнили RatLesNetv2 с первой версией модели (RatLesNet) и VoxResNet. Модели тестировались на 916 T2-взвешенных томографических сканах мозга. Сканы брали у взрослых лабораторных крыс мужского пола весов от 250 до 300 грамм. При этом на сканах были представлены 9 разных стадий поражения мозга. Датасет предоставила компания Charles River Laboratories. В качестве метрик оценки использовали Dice coefficient, 3D compactness и Hausdorff distance.