Brain tumor segmentation and grading of lower-grade glioma using deep learning in MRI images

流体衰减反转恢复 分割 人工智能 磁共振成像 卷积神经网络 深度学习 胶质瘤 计算机科学 模式识别(心理学) 医学 脑瘤 分级(工程) 放射科 病理 土木工程 癌症研究 工程类
作者
Mohamed A. Naser,M. Jamal Deen
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:121: 103758-103758 被引量:222
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.103758
摘要

Gliomas are the most common malignant brain tumors with different grades that highly determine the rate of survival in patients. Tumor segmentation and grading using magnetic resonance imaging (MRI) are common and essential for diagnosis and treatment planning. To achieve this clinical need, a deep learning approach that combines convolutional neural networks (CNN) based on the U-net for tumor segmentation and transfer learning based on a pre-trained convolution-base of Vgg16 and a fully connected classifier for tumor grading was developed. The segmentation and grading models use the same pipeline of T1-precontrast, fluid attenuated inversion recovery (FLAIR), and T1-postcontrast MRI images of 110 patients of lower-grade glioma (LGG) for training and evaluations. The mean dice similarity coefficient (DSC) and tumor detection accuracy achieved by the segmentation model are 0.84 and 0.92, respectively. The grading model classifies LGG into grade II and grade III with accuracy, sensitivity, and specificity of 0.89, 0.87, and 0.92, respectively at the MRI images' level and 0.95, 0.97, and 0.98 at the patients’ level. This work demonstrates the potential of using deep learning in MRI images to provide a non-invasive tool for simultaneous and automated tumor segmentation, detection, and grading of LGG for clinical applications.
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