論文の概要: Machine Learning-based Lung and Colon Cancer Detection using Deep Feature Extraction and Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01088v2
• Date: Fri, 3 Jun 2022 05:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 11:10:41.391340
• Title: Machine Learning-based Lung and Colon Cancer Detection using Deep Feature Extraction and Ensemble Learning
• Title（参考訳）: 深部特徴抽出とアンサンブル学習を用いた機械学習による肺・大腸癌の検出
• Authors: Md. Alamin Talukder, Md. Manowarul Islam, Md Ashraf Uddin, Arnisha Akhter, Khondokar Fida Hasan, Mohammad Ali Moni
• Abstract要約: 肺がんと大腸癌を効率よく同定するためのハイブリッドアンサンブル特徴抽出モデルを提案する。 深い特徴抽出とアンサンブル学習と、がん画像データセットのための高性能なフィルタリングを統合している。 本モデルでは, 99.05%, 100%, 99.30%の精度で, 肺癌, 大腸癌, 結腸癌を検出できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cancer is a fatal disease caused by a combination of genetic diseases and a variety of biochemical abnormalities. Lung and colon cancer have emerged as two of the leading causes of death and disability in humans. The histopathological detection of such malignancies is usually the most important component in determining the best course of action. Early detection of the ailment on either front considerably decreases the likelihood of mortality. Machine learning and deep learning techniques can be utilized to speed up such cancer detection, allowing researchers to study a large number of patients in a much shorter amount of time and at a lower cost. In this research work, we introduced a hybrid ensemble feature extraction model to efficiently identify lung and colon cancer. It integrates deep feature extraction and ensemble learning with high-performance filtering for cancer image datasets. The model is evaluated on histopathological (LC25000) lung and colon datasets. According to the study findings, our hybrid model can detect lung, colon, and (lung and colon) cancer with accuracy rates of 99.05%, 100%, and 99.30%, respectively. The study's findings show that our proposed strategy outperforms existing models significantly. Thus, these models could be applicable in clinics to support the doctor in the diagnosis of cancers.
• Abstract（参考訳）: がんは遺伝病と様々な生化学的異常の組み合わせによって引き起こされる致命的な疾患である。 肺癌と大腸癌は、ヒトの死因と障害の主な2つとして現れている。 このような悪性腫瘍の病理組織学的検出は、通常、最善の行動経路を決定する上で最も重要な要素である。 両側の疾患の早期発見は死亡率を著しく低下させる。 機械学習とディープラーニングの技術は、がん検出のスピードアップに役立ち、研究者は膨大な数の患者を短時間で、かつ低コストで研究することができる。 本研究では,肺がんと大腸癌を効率よく同定するハイブリッドアンサンブル特徴抽出モデルを提案する。 深い特徴抽出とアンサンブル学習と、がん画像データセットのための高性能なフィルタリングを統合する。 本モデルは病理組織学的(lc25000)肺および結腸データセット上で評価される。 研究によると、このハイブリッドモデルは、それぞれ99.05%、100%、99.30%の精度で、肺がん、結腸がん、(肺がん、大腸がん)癌を検出することができる。 本研究は,提案手法が既存モデルより有意に優れていることを示す。 したがって、これらのモデルはがんの診断において医師を支援するために診療所に適用することができる。

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