論文の概要: Predictive modeling of brain tumor: A Deep learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1911.02265v6
• Date: Sun, 16 Jul 2023 12:39:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 01:15:31.590540
• Title: Predictive modeling of brain tumor: A Deep learning approach
• Title（参考訳）: 脳腫瘍の予測モデリング : ディープラーニングによるアプローチ
• Authors: Priyansh Saxena, Akshat Maheshwari, and Saumil Maheshwari
• Abstract要約: 本稿では3つの事前学習モデルを用いて脳MRIスキャンを2つのクラスに分類する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく伝達学習手法を提案する。 実験の結果, Resnet-50モデルが最も精度が高く, 偽陰率は95%, ゼロであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image processing concepts can visualize the different anatomy structure of the human body. Recent advancements in the field of deep learning have made it possible to detect the growth of cancerous tissue just by a patient's brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans. These methods require very high accuracy and meager false negative rates to be of any practical use. This paper presents a Convolutional Neural Network (CNN) based transfer learning approach to classify the brain MRI scans into two classes using three pre-trained models. The performances of these models are compared with each other. Experimental results show that the Resnet-50 model achieves the highest accuracy and least false negative rates as 95% and zero respectively. It is followed by VGG-16 and Inception-V3 model with an accuracy of 90% and 55% respectively.
• Abstract（参考訳）: 画像処理の概念は、人体の異なる解剖構造を可視化することができる。 近年のディープラーニングの分野での進歩により、患者の脳磁気共鳴イメージング(MRI)スキャンでがん組織の成長を検出することができるようになった。 これらの方法は、実用上非常に高い精度と単純な偽陰性率を必要とする。 本稿では3つの事前学習モデルを用いて脳MRIスキャンを2つのクラスに分類する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく伝達学習手法を提案する。 これらのモデルの性能は互いに比較される。 実験の結果, Resnet-50モデルが最も精度が高く, 偽陰率は95%, ゼロであった。 続いてVGG-16とInception-V3モデルがあり、それぞれ90%と55%の精度である。

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