論文の概要: Topological Optimized Convolutional Visual Recurrent Network for Brain
Tumor Segmentation and Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13021v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 07:04:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-10 09:15:56.274536
- Title: Topological Optimized Convolutional Visual Recurrent Network for Brain
Tumor Segmentation and Classification
- Title（参考訳）: 脳腫瘍の分節と分類のためのトポロジカル最適化畳み込みビジュアルリカレントネットワーク
- Authors: Dhananjay Joshi, Kapil Kumar Nagwanshi, Nitin S. Choubey, and Naveen
Singh Rajput
- Abstract要約: 脳腫瘍(BT)検出が一般的である。
深部畳み込みニューラルネット(DCNN)は、正確な診断を行い、手術前の患者の治療を支援するために医療分野に導入されている。
これらのネットワークには、オーバーフィットや、分類に必要な特徴を抽出できないといった問題がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In today's world of health care, brain tumor (BT) detection has become a
common occurrence. However, the manual BT classification approach is
time-consuming and only available at a few diagnostic centres. So Deep
Convolutional Neural Network (DCNN) is introduced in the medical field for
making accurate diagnoses and aiding in the patient's treatment before surgery.
But these networks have problems such as overfitting and being unable to
extract necessary features for classification. To overcome these problems, we
developed the TDA-IPH and Convolutional Transfer learning and Visual Recurrent
learning with Elephant Herding Optimization hyper-parameter tuning (CTVR-EHO)
models for BT segmentation and classification. Initially, the Topological Data
Analysis based Improved Persistent Homology (TDA-IPH) is designed to segment
the BT image. Then, from the segmented image, features are extracted
simultaneously using TL via the AlexNet model and Bidirectional Visual Long
Short Term Memory (Bi-VLSTM). Elephant Herding Optimization (EHO) is used to
tune the hyper parameters of both networks to get an optimal result. Finally,
extracted features are concatenated and classified using the softmax activation
layer. The simulation result of this proposed CTVR-EHO and TDA-IPH method is
analysed based on some metrics such as precision, accuracy, recall, loss, and F
score. When compared to other existing BT segmentation and classification
models, the proposed CTVR-EHO and TDA-IPH approaches show high accuracy
(99.8%), high recall (99.23%), high precision (99.67%), and high F score
(99.59%).
- Abstract（参考訳）: 今日の医療の世界では、脳腫瘍(bt)の検出が一般的になっている。
しかし、手動BT分類アプローチは時間がかかり、いくつかの診断センターでのみ利用可能である。
そこで,Deep Convolutional Neural Network (DCNN) が医療分野に導入され,正確な診断を行い,手術前の患者の治療を支援する。
しかし、これらのネットワークには過剰フィッティングや分類に必要な特徴の抽出ができないといった問題がある。
これらの問題を克服するために、BTセグメンテーションと分類のためのTDA-IPHと畳み込み変換学習、およびElephant Herding Optimization hyper-parameter tuning (CTVR-EHO)モデルを用いたビジュアルリカレント学習を開発した。
当初,TDA-IPH(Topological Data Analysis based Improved Persistent Homology)はBT画像のセグメント化を目的としている。
そして、セグメント画像から、AlexNetモデルとBidirectional Visual Long Short Term Memory(Bi-VLSTM)を介してTLを用いて特徴を同時に抽出する。
Elephant Herding Optimization (EHO)は、両方のネットワークのハイパーパラメータを調整して最適な結果を得るために使用される。
最後に、抽出した特徴をソフトマックス活性化層を用いて連結分類する。
このCTVR-EHO法とTDA-IPH法のシミュレーション結果は、精度、精度、リコール、損失、Fスコアなどの指標に基づいて分析される。
他の既存のbtセグメンテーションおよび分類モデルと比較すると、提案するctvr-ehoおよびtda-iphアプローチは高い精度(99.8%)、高いリコール(99.23%)、高い精度(99.67%)、高いfスコア(99.59%)を示す。
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