Phân đoạn hình ảnh MRI não sử dụng mạng KAN-Unet

Abstract

Phân đoạn u não từ hình ảnh MRI là một bước quan trọng trong chẩn đoán và điều trị ung thư não. Nghiên cứu này giới thiệu mô hình KAN-Unet, một cải tiến dựa trên kiến trúc U-Net kết hợp với lý thuyết Kolmogorov-Arnold (KAN), nhằm nâng cao hiệu suất phân đoạn các loại u não. Mô hình đã được huấn luyện và kiểm thử trên tập dữ liệu BraTS2020, cho thấy độ chính xác vượt trội với Accuracy đạt 99.29\% và F1-Score 99.24\%. KAN-Unet chứng tỏ khả năng mạnh mẽ trong việc phân đoạn các vùng u não khác nhau, đặc biệt trong các tình huống phức tạp, và mở ra tiềm năng ứng dụng trong các phương thức hình ảnh y tế khác.