論文の概要: A New Deep Hybrid Boosted and Ensemble Learning-based Brain Tumor Analysis using MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05373v1
• Date: Fri, 14 Jan 2022 10:24:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-17 19:40:09.172818
• Title: A New Deep Hybrid Boosted and Ensemble Learning-based Brain Tumor Analysis using MRI
• Title（参考訳）: mriを用いた新しい深層ハイブリッドブースト・アンサンブル学習型脳腫瘍解析
• Authors: Mirza Mumtaz Zahoor, Shahzad Ahmad Qureshi, Saddam Hussain Khan, Asifullah Khan
• Abstract要約: 磁気共鳴画像(MRI)における脳腫瘍の検出・分類のための2段階深層学習フレームワークの提案 第1フェーズでは、健康な人から腫瘍MRI画像を検出するために、新しい深層化特徴とアンサンブル分類器(DBF-EC)方式が提案されている。 第2段階では, 異なる腫瘍タイプを分類するために, 動的静的特徴とML分類器からなる融合型脳腫瘍分類法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28675177318965034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Brain tumors analysis is important in timely diagnosis and effective treatment to cure patients. Tumor analysis is challenging because of tumor morphology like size, location, texture, and heteromorphic appearance in the medical images. In this regard, a novel two-phase deep learning-based framework is proposed to detect and categorize brain tumors in magnetic resonance images (MRIs). In the first phase, a novel deep boosted features and ensemble classifiers (DBF-EC) scheme is proposed to detect tumor MRI images from healthy individuals effectively. The deep boosted feature space is achieved through the customized and well-performing deep convolutional neural networks (CNNs), and consequently, fed into the ensemble of machine learning (ML) classifiers. While in the second phase, a new hybrid features fusion-based brain tumor classification approach is proposed, comprised of dynamic-static feature and ML classifier to categorize different tumor types. The dynamic features are extracted from the proposed BRAIN-RENet CNN, which carefully learns heteromorphic and inconsistent behavior of various tumors, while the static features are extracted using HOG. The effectiveness of the proposed two-phase brain tumor analysis framework is validated on two standard benchmark datasets; collected from Kaggle and Figshare containing different types of tumor, including glioma, meningioma, pituitary, and normal images. Experimental results proved that the proposed DBF-EC detection scheme outperforms and achieved accuracy (99.56%), precision (0.9991), recall (0.9899), F1-Score (0.9945), MCC (0.9892), and AUC-PR (0.9990). While the classification scheme, the joint employment of the deep features fusion of proposed BRAIN-RENet and HOG features improves performance significantly in terms of recall (0.9913), precision (0.9906), F1-Score (0.9909), and accuracy (99.20%) on diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍解析は、患者を治療するためのタイムリーな診断と効果的な治療において重要である。 腫瘍解析は、サイズ、位置、テクスチャ、および医用画像の異形性などの腫瘍形態が原因で困難である。 本研究では,脳腫瘍をMRI(MRI)で検出・分類するために,新しい2相深層学習フレームワークを提案する。 第1フェーズでは、健康な人から腫瘍MRI画像を検出するために、新しい深層化特徴とアンサンブル分類器(DBF-EC)方式が提案されている。 深く強化された特徴空間は、カスタマイズされ、よく機能する深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を通じて達成され、結果として機械学習(ML)分類器のアンサンブルに投入される。 第2フェーズでは, 融合型脳腫瘍分類法とML分類法を併用し, 腫瘍の種類を分類する手法が提案されている。 提案したBRAIN-RENet CNNから動的特徴を抽出し,各腫瘍の異型性および不整合性を慎重に学習し,静的特徴をHOGを用いて抽出する。 提案する2相脳腫瘍解析フレームワークの有効性は, グリオーマ, 髄膜腫, 下垂体, 正常画像を含むカグルとフィグシェアの2つの標準ベンチマークデータセットで検証された。 実験の結果、提案されたDBF-EC検出方式は性能が優れ、精度99.56%、精度0.9991、リコール0.9899、F1スコア0.9945、MCC0.9892、AUC-PR0.9990が達成された。 分類体系では,提案する脳-網とhog特徴の融合により,リコール(0.9913),精度(0.9906),f1-score(0.9909),正確度(99.20%)が大幅に向上する。

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