論文の概要: Brain Tumor Diagnosis and Classification via Pre-Trained Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00768v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 02:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:22:08.066308
• Title: Brain Tumor Diagnosis and Classification via Pre-Trained Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 学習前畳み込みニューラルネットワークによる脳腫瘍の診断と分類
• Authors: Dmytro Filatov, Ghulam Nabi Ahmad Hassan Yar
• Abstract要約: 本稿では、診断プロセスから手作業のプロセスを取り除き、代わりに機械学習を使用する。 脳腫瘍の診断・分類にCNN(Pretrained Convolutional Neural Network)を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The brain tumor is the most aggressive kind of tumor and can cause low life expectancy if diagnosed at the later stages. Manual identification of brain tumors is tedious and prone to errors. Misdiagnosis can lead to false treatment and thus reduce the chances of survival for the patient. Medical resonance imaging (MRI) is the conventional method used to diagnose brain tumors and their types. This paper attempts to eliminate the manual process from the diagnosis process and use machine learning instead. We proposed the use of pretrained convolutional neural networks (CNN) for the diagnosis and classification of brain tumors. Three types of tumors were classified with one class of non-tumor MRI images. Networks that has been used are ResNet50, EfficientNetB1, EfficientNetB7, EfficientNetV2B1. EfficientNet has shown promising results due to its scalable nature. EfficientNetB1 showed the best results with training and validation accuracy of 87.67% and 89.55%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は最も攻撃的な腫瘍であり、後期に診断された場合、平均寿命は低い。 脳腫瘍の手動診断は退屈で、エラーを起こしやすい。 誤診は誤診を招き、患者の生存率を低下させる可能性がある。 医用共鳴画像(MR)は、脳腫瘍とそのタイプを診断するための従来の方法である。 本稿では,手動のプロセスを診断プロセスから排除し,代わりに機械学習を使用する。 脳腫瘍の診断と分類にcnn(pretrained convolutional neural networks)を用いた。 3種類の腫瘍を1種類の非腫瘍MRI画像に分類した。 使われているネットワークは、ResNet50、EfficientNetB1、EfficientNetB7、EfficientNetV2B1である。 EfficientNetはそのスケーラブルな性質のために有望な結果を示している。 efficientnetb1は87.67%と89.55%のトレーニングと検証精度で最高の結果を示した。

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