Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж
The problem of classification of brain tumors on medical images is considered. For its solution hybrid CNN-ANFIS is developed in which convolutional neural network VGG-16 and ResNetV2_50 are used as feature extractors while ANFIS is used as the classifier. Training algorithms of ANFIS were implement...
Збережено в:
| Дата: | 2020 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2020
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1856543498307633152 |
|---|---|
| author | Zaychenko, Yuriy P. Zdor, Kostiantyn A. Hamidov, Galib |
| author_facet | Zaychenko, Yuriy P. Zdor, Kostiantyn A. Hamidov, Galib |
| author_sort | Zaychenko, Yuriy P. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2020-08-11T08:50:57Z |
| description | The problem of classification of brain tumors on medical images is considered. For its solution hybrid CNN-ANFIS is developed in which convolutional neural network VGG-16 and ResNetV2_50 are used as feature extractors while ANFIS is used as the classifier. Training algorithms of ANFIS were implemented. The experimental investigations of the suggested hybrid network on the standard dataset Brain MRI images for brain tumor detection were carried out and comparison with known results was performed. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:26:44Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-209135 |
| institution | System research and information technologies |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:26:44Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-2091352020-08-11T08:50:57Z Brain tumor diagnostics with application of hybrid fuzzy convolutional neural networks Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж Zaychenko, Yuriy P. Zdor, Kostiantyn A. Hamidov, Galib медична діагностика класифікація пухлин головного мозку нечітка нейромережа ANFIS згорткові нейронні мережі гібридна мережа медицинская диагностика классификация опухолей головного мозга нечеткая нейронная сеть ANFIS сверточные нейронные сети гибридная сеть medical diagnostics brain tumor classification ANFIS CNN hybrid network The problem of classification of brain tumors on medical images is considered. For its solution hybrid CNN-ANFIS is developed in which convolutional neural network VGG-16 and ResNetV2_50 are used as feature extractors while ANFIS is used as the classifier. Training algorithms of ANFIS were implemented. The experimental investigations of the suggested hybrid network on the standard dataset Brain MRI images for brain tumor detection were carried out and comparison with known results was performed. Рассмотрена проблема классификации опухолей головного мозга по медицинским МРТ-изображениям. Для ее решения разработаны гибридные нечеткие сверточные нейронные сети (CNN), в которых сверточные сети VGG-16 и ResNetV2_50 были использованы для извлечения признаков изображения, а нечеткая нейронная сеть ANFIS — в качестве классификатора. Разработаны алгоритмы обучения гибридных сетей. Проведены экспериментальные исследования предложенных гибридных сетей на стандартном датасете МРТ-изображений головного мозга и сравнения результатов с известными альтернативными структурами сверточных сетей. Розглянуто проблему класифікації пухлин головного мозку по МРТ- зображеннях. Для її вирішення розроблено гібридні нечіткі згорткові нейронні мережі, у яких згорткові мережі CNN VGG-16 і ResNetV2_50 використані для екстракції ознак зображень, а нечітка нейронна мережа ANFIS — як класифікатор пухлин. Розроблено алгоритми навчання гібридних мереж. Виконано експериментальні дослідження запропонованих гібридних мереж на стандартному датасеті МРТ-зображень головного мозку і порівняння результатів з відомими альтернативними структурами згорткових мереж. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020-06-23 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135 10.20535/SRIT.2308-8893.2020.1.06 System research and information technologies; No. 1 (2020); 68-77 Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2020); 68-77 Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2020); 68-77 2308-8893 1681-6048 ru http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135/209247 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | медична діагностика класифікація пухлин головного мозку нечітка нейромережа ANFIS згорткові нейронні мережі гібридна мережа Zaychenko, Yuriy P. Zdor, Kostiantyn A. Hamidov, Galib Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title | Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title_alt | Brain tumor diagnostics with application of hybrid fuzzy convolutional neural networks Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей |
| title_full | Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title_fullStr | Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title_full_unstemmed | Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title_short | Діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| title_sort | діагностика медичних зображень пухлин головного мозку з використанням гібридних згорткових нейронечітких мереж |
| topic | медична діагностика класифікація пухлин головного мозку нечітка нейромережа ANFIS згорткові нейронні мережі гібридна мережа |
| topic_facet | медична діагностика класифікація пухлин головного мозку нечітка нейромережа ANFIS згорткові нейронні мережі гібридна мережа медицинская диагностика классификация опухолей головного мозга нечеткая нейронная сеть ANFIS сверточные нейронные сети гибридная сеть medical diagnostics brain tumor classification ANFIS CNN hybrid network |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135 |
| work_keys_str_mv | AT zaychenkoyuriyp braintumordiagnosticswithapplicationofhybridfuzzyconvolutionalneuralnetworks AT zdorkostiantyna braintumordiagnosticswithapplicationofhybridfuzzyconvolutionalneuralnetworks AT hamidovgalib braintumordiagnosticswithapplicationofhybridfuzzyconvolutionalneuralnetworks AT zaychenkoyuriyp diagnostikamrtizobraženijopuholejgolovnogomozgasispolʹzovaniemgibridnyhsvertočnyhnejronečetkihsetej AT zdorkostiantyna diagnostikamrtizobraženijopuholejgolovnogomozgasispolʹzovaniemgibridnyhsvertočnyhnejronečetkihsetej AT hamidovgalib diagnostikamrtizobraženijopuholejgolovnogomozgasispolʹzovaniemgibridnyhsvertočnyhnejronečetkihsetej AT zaychenkoyuriyp díagnostikamedičnihzobraženʹpuhlingolovnogomozkuzvikoristannâmgíbridnihzgortkovihnejronečítkihmerež AT zdorkostiantyna díagnostikamedičnihzobraženʹpuhlingolovnogomozkuzvikoristannâmgíbridnihzgortkovihnejronečítkihmerež AT hamidovgalib díagnostikamedičnihzobraženʹpuhlingolovnogomozkuzvikoristannâmgíbridnihzgortkovihnejronečítkihmerež |