論文の概要: An Improved Deep Convolutional Neural Network by Using Hybrid Optimization Algorithms to Detect and Classify Brain Tumor Using Augmented MRI Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04056v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 14:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 15:23:38.704891
• Title: An Improved Deep Convolutional Neural Network by Using Hybrid Optimization Algorithms to Detect and Classify Brain Tumor Using Augmented MRI Images
• Title（参考訳）: ハイブリッド最適化アルゴリズムを用いた深層畳み込みニューラルネットワークの改良 : 拡張mri画像を用いた脳腫瘍の検出と分類
• Authors: Shko M. Qader, Bryar A. Hassan, Tarik A. Rashid
• Abstract要約: 本稿では,最適化アルゴリズムを改良することにより,深層畳み込み学習の改善を実現する。 提案手法の性能を2073個のMRI画像で検証する実験を行った。 性能比較では、DCNN-G-HHOは既存の手法よりもはるかに成功しており、特にスコアの精度は97%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9990687944474739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated brain tumor detection is becoming a highly considerable medical diagnosis research. In recent medical diagnoses, detection and classification are highly considered to employ machine learning and deep learning techniques. Nevertheless, the accuracy and performance of current models need to be improved for suitable treatments. In this paper, an improvement in deep convolutional learning is ensured by adopting enhanced optimization algorithms, Thus, Deep Convolutional Neural Network (DCNN) based on improved Harris Hawks Optimization (HHO), called G-HHO has been considered. This hybridization features Grey Wolf Optimization (GWO) and HHO to give better results, limiting the convergence rate and enhancing performance. Moreover, Otsu thresholding is adopted to segment the tumor portion that emphasizes brain tumor detection. Experimental studies are conducted to validate the performance of the suggested method on a total number of 2073 augmented MRI images. The technique's performance was ensured by comparing it with the nine existing algorithms on huge augmented MRI images in terms of accuracy, precision, recall, f-measure, execution time, and memory usage. The performance comparison shows that the DCNN-G-HHO is much more successful than existing methods, especially on a scoring accuracy of 97%. Additionally, the statistical performance analysis indicates that the suggested approach is faster and utilizes less memory at identifying and categorizing brain tumor cancers on the MR images. The implementation of this validation is conducted on the Python platform. The relevant codes for the proposed approach are available at: https://github.com/bryarahassan/DCNN-G-HHO.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の自動検出は、非常に重要な医学的診断研究となっている。 近年の医学診断では、検出と分類は機械学習と深層学習技術を用いていると考えられている。 それにもかかわらず、現在のモデルの精度と性能は適切な治療のために改善する必要がある。 本稿では,強化最適化アルゴリズムの採用により,g-hhoと呼ばれるハリス・ホークス最適化(hho)を改良した深層畳み込みニューラルネットワーク(dcnn)が検討されている。 このハイブリダイゼーションでは、Grey Wolf Optimization (GWO) と HHO がより優れた結果を与え、収束率を制限し、性能を向上させる。 また、脳腫瘍検出を強調する腫瘍部分の区分には、大津しきい値が用いられる。 2073個の拡張mri画像を用いて提案手法の性能を検証する実験を行った。 この技術の性能は、精度、精度、リコール、F測定、実行時間、メモリ使用量の観点から、巨大なMRI画像上の既存の9つのアルゴリズムと比較することで保証された。 性能比較の結果、dcnn-g-hhoは既存の手法よりもはるかに成功しており、特にスコアリング精度は97%であった。 さらに、統計性能分析により、提案手法はより高速で、MRI画像上の脳腫瘍の同定と分類に少ないメモリを使用することが示された。 この検証の実装はpythonプラットフォーム上で実行される。 提案されたアプローチに関するコードは、https://github.com/bryarahassan/DCNN-G-HHOで公開されている。

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