Skip to content

umbaranowska/PJATK_WUM_projekt

Repository files navigation

PJATK_WUM_projekt

Projekt zaliczeniowy z Wprowadzenia do Uczenia Maszynowego PJATK 2022-23

W tym krótkim projekcie wytrenowano prostą sieć konwolucyjną do klasyfikacji obrazów guzów mózgu (ponad 3000 obrazów MRI, 3 rodzaje guzów, osiągnięta dokładność na zbiorze testowym - prawie 91%). Częścią projektu było także porównanie wytrenowanej sieci do prostszego modelu - w tym wypadku liniowy SVM. Największymi ograniczeniami w projekcie były czas i możliwości obliczeniowe dostępnego sprzętu, jednak jego realizacja była ostatecznie dobrą lekcją na temat klasyfikacji obrazów medycznych przy pomocy sieci konwolucyjnych.

Final project for Introduction to Machine Learning PJAIT 2022-23

In this short project a simple convolutional neural network was trained to classify MRI images of brain tumors (over 3000 images, 3 types of tumors, achieved accuracy on test set - almost 91%). One of the requirements of this project was comparing the CNN to another, simple model - in this case linear SVM was selected as baseline. While the greatest limitations of this project were the short deadline and insufficient processing power of the available laptop, it was ultimately a good lesson in classifying medical images using CNNs.

dataset:
https://figshare.com/articles/dataset/brain_tumor_dataset/1512427

references:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0157112#sec002
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0140381#sec001

About

Projekt zaliczeniowy z Wprowadzenia do Uczenia Maszynowego PJATK 2022-23 / Final project for Introduction to Machine Learning PJAIT 2022-23

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages