[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: درباره نشريه :: صفحه اصلي :: آخرين شماره :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
نمایه ها::
برای نویسندگان::
هزینه چاپ::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
سیاست های نشریه ::
بیانیه اخلاقی::
ثبت شکایت::
::
Citation Indices from GS

Citation Indices from GS

..
جستجو در پایگاه

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

AWT IMAGE

AWT IMAGE

..
:: دوره 33، شماره 5 - ( 9-1404 ) ::
جلد 33 شماره 5 صفحات 80-53 برگشت به فهرست نسخه ها
مرور سیستماتیک روش‌های بخش‌بندی تومور در تصاویر MRI با استفاده از شبکۀ عصبی کانولوشنی
هاجر دانش*1 ، زهرا قاسمی2
1- گروه برق و مهندسی پزشکی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی، اصفهان، ایران ، hajardanesh@yahoo.com
2- گروه برق و مهندسی پزشکی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی، اصفهان، ایران
چکیده:   (162 مشاهده)
مقدمه: تومورهای مغزی ناشی از تکثیر غیرطبیعی سلول‌ها هستند و با تأثیر بر ساختار و عملکرد مغز می‌توانند به اختلالات عصبی منجر شوند؛ ازاین‌رو، تشخیص دقیق و به‌موقع آن‌ها نقش بسزایی در کاهش خطرات بالینی برای بیماران دارد. تصویربرداری تشدید مغناطیسی به‌عنوان یک روش غیرتهاجمی و با دقت بالا، کاربرد گسترده‌ای در شناسایی نواحی توموری در فرایند تشخیص و برنامه‌ریزی درمان دارد.
مواد و روش­ها: این مطالعه یک مرور سیستماتیک کیفی بر اساس دستورالعمل PRISMA است که با جستجوی جامع در پایگاه‌های علمی Web of Science، Google Scholar، Springer، Scopus، IEEE Xplore و Elsevier انجام شد. مطالعات مرتبط با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای بخش‌بندی تومور مغزی در تصاویر (MRI) Magnetic Resonance Imaging، با تمرکز بر معماری‌های پیشرفته شامل U-Net، nnU-Net، V-Net، DeepMedic و DeepLabV3+، بر اساس معیارهای ورود و خروج مشخص انتخاب و تحلیل کیفی و مقایسه‌ای گردیدند.
یافته­ های پژوهش: نتایج مقالات بررسی‌شده نشان داد، مدل DeepLabV3+ بالاترین دقت را با میانگین امتیاز دایس 917/0 دارد و سایر مدل‌های U-Net، nnU-Net، V-Net و DeepMedic  به‌ترتیب با میانگین امتیاز دایس 827/0، 793/0، 819/0 و 752/0 هستند. همۀ این مدل‌ها در شرایط مختلف داده‌ای مانند تصاویر دوبعدی، سه‌بعدی و داده‌های نامتوازن، عملکردی بهتر از روش‌های دستی یا سنتی داشتند. بااین‌حال، عملکرد گزارش‌شده برای هر مدل تحت تأثیر عوامل متعددی ازجمله کیفیت و حجم داده‌های آموزشی، راهبرد‌های افزایش داده، تابع زیان استفاده‌شده و مراحل پس‌پردازش است.
بحث و نتیجه‌گیری: این مطالعه نشان می‌دهد، روش‌های نوین تحلیل تصویر با استخراج خودکار ویژگی‌های تشخیصی، دقت دستگاه‌های کمک تشخیصی در تصویربرداری مغزی را به‌طور چشمگیری ارتقا می‌دهند. بااین‌حال، عملکرد مدل‌ها حاصل ترکیب معماری اصلی و فن‌های مکمل است و ارزیابی آن‌ها باید در چارچوب کلی پایپلاین (از پیش‌پردازش تا پس‌پردازش) تحلیل انجام شود. توسعۀ مدل‌هایی با قابلیت تعمیم‌پذیری بالا در شرایط داده‌ای متنوع مسیر اصلی پیشرفت در این حوزه است. با توجه به زمان‌بر و پیچیده بودن تفسیر دستی تصاویر MRI، دستگاه‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌توانند به کاهش خطاهای انسانی و تسهیل تصمیم‌گیری بالینی کمک کنند؛ درنتیجه، بهینه‌سازی و توسعۀ این مدل‌ها گامی مهم برای بهبود تشخیص و مدیریت بیماران مبتلا به تومور مغزی محسوب می‌شود.
واژه‌های کلیدی: بخش‌بندی تومور مغزی، شبکۀ عصبی کانولوشنی، تصویربرداری تشدید مغناطیسی، یادگیری عمیق
متن کامل [PDF 1852 kb]   (114 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: جراحی مغز اعصاب
دریافت: 1404/4/22 | پذیرش: 1404/7/8 | انتشار: 1404/9/5
فهرست منابع
1. Khazaei Z, Goodarzi E, Borhaninejad V, Iranmanesh F, Mirshekarpour H, Mirzaei B, et al. The association between incidence and mortality of brain cancer and human development index (HDI): an ecological study. BMC Public Health. 2020;20:1696. doi:10.1186/s12889-020-09838-4.
2. Wild CP, Stewart BW, editors. World cancer report 2014. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 2014.
3. Ranjbarzadeh R, Caputo A, Tirkolaee EB, Ghoushchi SJ, Bendechache M. Brain tumor segmentation of MRI images: A comprehensive review on the application of artificial intelligence tools. Comput Biol Med. 2023; 152:106405. doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.106405.
4. Jiao C, Yang T. An overview of multimodal brain tumor MR image segmentation methods. In: Third International Conference on Artificial Intelligence, Automation, and High-Performance Computing (AIAHPC 2023); 2023; 12717. Bellingham, WA: SPIE; 2023. p. 725–33. doi:10.1117/12.2685325.
5. Anantharajan S, Gunasekaran S, Subramanian T. MRI brain tumor detection using deep learning and machine learning approaches. Meas Sens. 2024; 31:101026. doi: 10.1016/j.measen.2024.101026.
6. Ilhan U, Ilhan A. Brain tumor segmentation based on a new threshold approach. Procedia Comput Sci. 2017; 120:580-7. doi: 10.1016/j.procs.2017.11.282.
7. Jardim S, António J, Mora C. Image thresholding approaches for medical image segmentation—short literature review. Procedia Comput Sci. 2023; 219:1485-92. doi: 10.1016/j.procs.2023.01.439
8. Kashyap R, Gautam P. Modified region-based segmentation of medical images. In: 2015 International Conference on Communication Networks (ICCN); 2015 Nov 19; Gwalior, India. Piscataway, NJ: IEEE; 2015. p. 209-16. doi:10.1109/ICCN.2015.41.
9. Liu HX, Fang JX, Zhang ZJ, Lin YC. Localised edge‐region‐based active contour for medical image segmentation. IET Image Process. 2021;15:1567-82. doi:10.1049/ipr2.12126.
10. Abidin ZU, Naqvi RA, Haider A, Kim HS, Jeong D, Lee SW. Recent deep learning-based brain tumor segmentation models using multi-modality magnetic resonance imaging: A prospective survey. Front Bioeng Biotechnol. 2024; 12:1392807. doi:10.3389/fbioe.2024.1392807.
11. Swathi VN, Sinduja K, Kumar VR, Mahendar A, Prasad GV, Samya B. Deep learning-based brain tumor detection: An MRI segmentation approach. MATEC Web Conf. 2024; 392:01157. doi:10.1051/matecconf/202439201157.
12. Shrestha A, Mahmood A. Review of deep learning algorithms and architectures. IEEE Access. 2019; 7:53040-65. doi:10.1109/ACCESS.2019.2912200.
13. Shinde PP, Shah S. A review of machine learning and deep learning applications. In: 2018 Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA); 2018 Aug 16; Pune, India. Piscataway, NJ: IEEE; 2018. p. 1–6. doi:10.1109/ICCUBEA.2018.8697857.
14. Ganaie MA, Hu M, Malik AK, Tanveer M, Suganthan PN. Ensemble deep learning: A review. Eng Appl Artif Intell. 2022; 115:105151. doi: 10.1016/j.engappai.2022.105151.
15. Samee NA, Ahmad T, Mahmoud NF, Atteia G, Abdallah HA, Rizwan A. Clinical decision support framework for segmentation and classification of brain tumor MRIs using a U-Net and DCNN cascaded learning algorithm. Healthcare. 2022;10:2340. doi:10.3390/healthcare10122340.
16. Kamnitsas K, Ferrante E, Parisot S, Ledig C, Nori AV, Criminisi A, et al. DeepMedic for brain tumor segmentation. In: International Workshop on Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries; 2016 Oct 16; Athens, Greece. Cham: Springer International Publishing; 2017. p. 138–49. doi:10.1007/978-3-319-55524-9_14.
17. Rehman MU, Cho S, Kim JH, Chong KT. Bu-net: Brain tumor segmentation using modified u-net architecture. Electronics. 2020;9:2203. doi:10.3390/electronics9122203.
18. Chen S, Ding C, Liu M. Dual-force convolutional neural networks for accurate brain tumor segmentation. Pattern Recognit. 2019; 88:90-100. doi: 10.1016/j.patcog.2018.11.009.
19. Kermi A, Mahmoudi I, Khadir MT. Deep convolutional neural networks using U-Net for automatic brain tumor segmentation in multimodal MRI volumes. In: International MICCAI Brainlesion Workshop; 2018 Sep 16; Granada, Spain. Cham: Springer International Publishing; 2019. p. 37-48. doi:10.1007/978-3-030-11726-9_4.
20. Türkmen Y. Brain lesion segmentation using deep learning [Master’s thesis]. Ankara: Ankara Üniversitesi; 2023.
21. Raza R, Bajwa UI, Mehmood Y, Anwar MW, Jamal MH. dResU-Net: 3D deep residual U-Net based brain tumor segmentation from multimodal MRI. Biomed Signal Process Control. 2023; 79:103861. doi: 10.1016/j.bspc.2022.103861.
22. Aboussaleh I, Riffi J, El Fazazy K, Mahraz AM, Tairi H. 3DUV-NetR+: A 3D hybrid semantic architecture using transformers for brain tumor segmentation with MultiModal MR images. Results Eng. 2024; 21:101892. doi: 10.1016/j.rineng.2024.101892.
23. Kharaji M, Abbasi H, Orouskhani Y, Shomalzadeh M, Kazemi F, Orouskhani M. Brain tumor segmentation with advanced nnU-Net: pediatrics and adults tumors. Neurosci Inform. 2024;4:100156. doi: 10.1016/j.neuri.2024.100156.
24. Bonato B. From BraTS Challenges to an Extended Glioma Dataset: State-of-the-Art BrainSegFounder Model Optimization and a Decade of Insights into Multi-Class Glioma Tumor Segmentation.
25. Hashmi S, Lugo J, Elsayed A, Saggurthi D, Elseiagy M, Nurkamal A, et al. Optimizing brain tumor segmentation with MedNeXt: BraTS 2024 SSA and pediatrics. arXiv [preprint]. 2024. arXiv:2411.15872. doi:10.48550/arXiv.2411.15872.
26. Vossough A, Khalili N, Familiar AM, Gandhi D, Viswanathan K, Tu W, et al. Training and comparison of nnU-Net and DeepMedic methods for autosegmentation of pediatric brain tumors. AJNR Am J Neuroradiol. 2024;45:1081-9. doi:10.3174/ajnr.A8293.
27. Kazerooni AF, Khalili N, Liu X, Haldar D, Jiang Z, Zapaishchykova A, et al. BraTS-PEDs: Results of the multi-consortium international pediatric brain tumor segmentation challenge 2023. arXiv [preprint]. 2024. arXiv:2407.08855. doi:10.48550/arXiv.2407.08855.
28. Asiri AA, Shaf A, Ali T, Aamir M, Irfan M, Alqahtani S, et al. Brain tumor detection and classification using fine-tuned CNN with ResNet50 and U-Net model: A study on TCGA-LGG and TCIA dataset for MRI applications. Life. 2023;13:1449. doi:10.3390/life13071449.
29. Aish MA, Iqbal A, Ahmad J, Nasim F. Brain MRI Classification and Segmentation on TCGA-LGG and TCIA Dataset. JICET. 2025; 5: 1-16.
30. Shomirov A, Zhang J, Billah MM. Brain tumor segmentation of HGG and LGG MRI images using WFL-based 3D U-net. J Biomed Sci Eng. 2022;15:241-60.
31. Mutasa S, Sun S, Ha R. Understanding artificial intelligence-based radiology studies: CNN architecture. Clin Imaging. 2021; 80:72–6. doi: 10.1016/j.clinimag.2021.06.033.
32. Anwar SM, Majid M, Qayyum A, Awais M, Alnowami M, Khan MK. Medical image analysis using convolutional neural networks: a review. J Med Syst. 2018;42:226. doi:10.1007/s10916-018-1088-1.
33. Kumar A. Study and analysis of different segmentation methods for brain tumor MRI application. Multimed Tools Appl. 2023;82:7117-39. doi:10.1007/s11042-022-13636-y.
34. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI); 2015; Munich, Germany. Cham: Springer International Publishing; 2015. p. 234-41. doi:10.1007/978-3-319-24574-4_28.
35. Isensee F, Jäger PF, Full PM, Vollmuth P, Maier-Hein KH. nnU-Net for brain tumor segmentation. In: International MICCAI Brainlesion Workshop; 2020 Oct 4; Lima, Peru. Cham: Springer International Publishing; 2021. p. 118-32. doi:10.1007/978-3-030-72087-2_11.
36. Huang L, Miron A, Hone K, Li Y. Segmenting medical images: from UNet to res-UNet and nnUNet. In: 2024 IEEE 37th International Symposium on Computer-Based Medical Systems. IEEE. 2024; 483-9. doi:10.1109/CBMS61543.2024.00086.
37. Jyothi CK, Awati A, Torse D. Optimizing Brain Tumor Segmentation in MRI images with Enhanced nnU-Net. In: 2024 Second International Conference on Networks, Multimedia and Information Technology (NMITCON); 2024 Aug 9; Belgaum, India. Piscataway, NJ: IEEE; 2024. p. 1-6. doi:10.1109/NMITCON62075.2024.10698771.
38. Guan X, Yang G, Ye J, Yang W, Xu X, Jiang W, et al. 3D AGSE-VNet: an automatic brain tumor MRI data segmentation framework. BMC Med Imaging. 2022;22:6. doi:10.1186/s12880-021-00728-8.
39. Chen W, Liu B, Peng S, Sun J, Qiao X. S3D-UNet: separable 3D U-Net for brain tumor segmentation. In: International MICCAI Brainlesion Workshop; 2018 Sep 16; Granada, Spain. Cham: Springer International Publishing; 2019. p. 358-68. doi:10.1007/978-3-030-11726-9_32.
40. Hua R, Huo Q, Gao Y, Sun Y, Shi F. Multimodal brain tumor segmentation using cascaded V-Nets. In: International MICCAI Brainlesion Workshop; 2018 Sep 16; Granada, Spain. Cham: Springer International Publishing; 2019. p. 49-60. doi:10.1007/978-3-030-11726-9_5.
41. Hua R, Huo Q, Gao Y, Sui H, Zhang B, Sun Y, et al. Segmenting brain tumor using cascaded V-Nets in multimodal MR images. Front Comput Neurosci. 2020; 14:9. doi:10.3389/fncom.2020.00009.
42. Chandra S, Vakalopoulou M, Fidon L, Battistella E, Estienne T, Sun R, et al. Context aware 3D CNNs for brain tumor segmentation. In: International MICCAI Brainlesion Workshop; 2018 Sep 16; Granada, Spain. Cham: Springer International Publishing; 2019. p. 299–310. doi:10.1007/978-3-030-11726-9_27.
43. Rahmat R, Saednia K, Khani MR, Rahmati M, Jena R, Price SJ. Multi-scale segmentation in GBM treatment using diffusion tensor imaging. Comput Biol Med. 2020; 123:103815. doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103815.
44. Kamnitsas K, Ledig C, Newcombe VF, Simpson JP, Kane AD, Menon DK, et al. Efficient multi-scale 3D CNN with fully connected CRF for accurate brain lesion segmentation. Med Image Anal. 2017; 36:61–78. doi: 10.1016/j.media.2016.10.004.
45. Saeed T, Khan MA, Hamza A, Shabaz M, Khan WZ, Alhayan F, et al. Neuro-XAI: Explainable deep learning framework based on DeeplabV3+ and Bayesian optimization for segmentation and classification of brain tumor in MRI scans. J Neurosci Methods. 2024; 410:110247. doi: 10.1016/j.jneumeth.2024.110247.
46. Berghout T. The neural frontier of future medical imaging: a review of deep learning for brain tumor detection. J Imaging. 2024;11:2. doi:10.3390/jimaging11010002.
47. Ahuja S, Panigrahi BK, Gandhi TK. Fully automatic brain tumor segmentation using DeepLabv3+ with variable loss functions. In: 2021 8th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN); 2021 Aug 26; Noida, India. Piscataway, NJ: IEEE; 2021. p. 522–6. doi:10.1109/SPIN52536.2021.9566128.
48. Saifullah S, Dreżewski R, Yudhana A. Advanced brain tumor segmentation using DeepLabV3Plus with Xception encoder on a multi-class MR image dataset. Multimed Tools Appl. 2025:1-22. doi:10.1007/s11042-025-20702-8.
49. Piboonthummasak T, Yamcharoen N, Nobnop N, Charoenpong T. A Method for Brain Tumor Segmentation Using DeeplabV3+: Learning Rate Optimization. In: 2024 16th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON); 2024 Nov 21; Bangkok, Thailand. Piscataway, NJ: IEEE; 2024. p. 1–4. doi:10.1109/BMEiCON64021.2024.10896264.
50. Akagic A, Kapo M, Kandić E, Bećirović M, Kadrić N. Brain Tumor Segmentation of MRI Images with U-Net and DeepLabV3+. In: 2024 IEEE 3rd International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI); 2024 Apr 13; Dhaka, Bangladesh. Piscataway, NJ: IEEE; 2024. p. 1–6. doi:10.1109/ICMI60790.2024.10585749.
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA

Ethics code: با توجه به معرفی دیتا ست ها و در دسترس بودن آنها در اینت


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Danesh H, Ghasemi Z. A Systematic Review of Convolutional Neural Network for Brain Tumor Segmentation in MRI. J. Ilam Uni. Med. Sci. 2025; 33 (5) :53-80
URL: http://sjimu.medilam.ac.ir/article-1-8675-fa.html

دانش هاجر، قاسمی زهرا. مرور سیستماتیک روش‌های بخش‌بندی تومور در تصاویر MRI با استفاده از شبکۀ عصبی کانولوشنی. مجله دانشگاه علوم پزشکی ایلام. 1404; 33 (5) :53-80

URL: http://sjimu.medilam.ac.ir/article-1-8675-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 33، شماره 5 - ( 9-1404 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله دانشگاه علوم پزشکی ایلام Journal of Ilam University of Medical Sciences
Persian site map - English site map - Created in 0.16 seconds with 41 queries by YEKTAWEB 4722