論文の概要: Multi-Classification of Brain Tumor Images Using Transfer Learning Based
Deep Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08543v1
- Date: Fri, 17 Jun 2022 04:30:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-21 03:37:49.560473
- Title: Multi-Classification of Brain Tumor Images Using Transfer Learning Based
Deep Neural Network
- Title（参考訳）: 伝達学習に基づくディープニューラルネットワークを用いた脳腫瘍画像の多重分類
- Authors: Pramit Dutta, Khaleda Akhter Sathi and Md. Saiful Islam
- Abstract要約: 本稿では,脳腫瘍画像の分類精度を伝達学習に基づくディープニューラルネットワークを用いて高めることに焦点を当てた。
提案モデルでは,既存の複数分類法に比べて精度が96.25%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5893124686141781
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent advancement towards computer based diagnostics system, the
classification of brain tumor images is a challenging task. This paper mainly
focuses on elevating the classification accuracy of brain tumor images with
transfer learning based deep neural network. The classification approach is
started with the image augmentation operation including rotation, zoom,
hori-zontal flip, width shift, height shift, and shear to increase the
diversity in image datasets. Then the general features of the input brain tumor
images are extracted based on a pre-trained transfer learning method comprised
of Inception-v3. Fi-nally, the deep neural network with 4 customized layers is
employed for classi-fying the brain tumors in most frequent brain tumor types
as meningioma, glioma, and pituitary. The proposed model acquires an effective
performance with an overall accuracy of 96.25% which is much improved than some
existing multi-classification methods. Whereas, the fine-tuning of
hyper-parameters and inclusion of customized DNN with the Inception-v3 model
results in an im-provement of the classification accuracy.
- Abstract（参考訳）: 近年,脳腫瘍画像の分類が課題となっている。
本稿では,脳腫瘍画像の分類精度を伝達学習に基づくディープニューラルネットワークで高めることに焦点を当てた。
分類法は、画像データセットの多様性を高めるために、回転、ズーム、水平方向のフリップ、幅シフト、高さシフト、せん断を含む画像拡張操作から始める。
そして、インセプションv3からなる事前学習された伝達学習方法に基づいて、入力脳腫瘍画像の一般特徴を抽出する。
4つの層がカスタマイズされたディープニューラルネットワークは、髄膜腫、グリオーマ、下垂体などの最も頻繁に発生する脳腫瘍の分類に使用される。
提案手法は, 従来のマルチクラス化法に比べて, 96.25%の精度で性能が向上した。
一方、超パラメータの微調整とインセプション-v3モデルによるカスタマイズDNNの導入により、分類精度が向上する。
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