論文の概要: Brain Tumor Classification by Cascaded Multiscale Multitask Learning Framework Based on Feature Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14320v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 22:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 16:07:48.138354
• Title: Brain Tumor Classification by Cascaded Multiscale Multitask Learning Framework Based on Feature Aggregation
• Title（参考訳）: 特徴集合に基づくカスケード型マルチタスク学習フレームワークによる脳腫瘍の分類
• Authors: Zahra Sobhaninia, Nader Karimi, Pejman Khadivi, Shadrokh Samavi
• Abstract要約: MRI画像における脳腫瘍解析は、誤診が死につながる可能性があるため、重要かつ困難な問題である。 本稿では、MRI画像の強調と腫瘍領域の検出を含むフレームワークを用いて、MRI画像中の脳腫瘍を同時にセグメント化、分類するアプローチを提案する。 主観的および客観的な結果は,評価指標に基づくセグメンテーションと分類結果は,最先端技術に比較してよいか,あるいは同等であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.256043883052506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Brain tumor analysis in MRI images is a significant and challenging issue because misdiagnosis can lead to death. Diagnosis and evaluation of brain tumors in the early stages increase the probability of successful treatment. However, the complexity and variety of tumors, shapes, and locations make their segmentation and classification complex. In this regard, numerous researchers have proposed brain tumor segmentation and classification methods. This paper presents an approach that simultaneously segments and classifies brain tumors in MRI images using a framework that contains MRI image enhancement and tumor region detection. Eventually, a network based on a multitask learning approach is proposed. Subjective and objective results indicate that the segmentation and classification results based on evaluation metrics are better or comparable to the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: MRI画像における脳腫瘍解析は、誤診が死につながる可能性があるため、重要かつ困難な問題である。 脳腫瘍の早期診断と評価は、治療の成功の可能性を高める。 しかし、腫瘍、形状、位置の複雑さと多様性は、その区分と分類を複雑にする。 この観点から、多くの研究者が脳腫瘍の分類と分類法を提案している。 本稿では、MRI画像の強調と腫瘍領域の検出を含むフレームワークを用いて、MRI画像中の脳腫瘍を同時に分類する手法を提案する。 最終的に,マルチタスク学習手法に基づくネットワークを提案する。 主観的・客観的な結果から,評価指標に基づくセグメンテーションと分類の結果は,最先端と同等であった。

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