Fugu-MT 論文翻訳(概要): EfficientNet for Brain-Lesion classification

論文の概要: EfficientNet for Brain-Lesion classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04616v1
Date: Tue, 9 Aug 2022 09:21:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-10 12:26:34.821376
Title: EfficientNet for Brain-Lesion classification
Title（参考訳）: 脳結節分類のための効率的ネット
Authors: Quoc-Huy Trinh, Trong-Hieu Nguyen Mau, Radmir Zosimov, Minh-Van Nguyen
Abstract要約: 我々は3次元画像に効率的なネットを用いる手法を提案し、特にブレイン・レジョン分類タスクの効率的なネットB0を提案する。また,MRIデータのスライスを分類するために,Multiscale-EfficientNetを用いた手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.081433571732691
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the development of technology, there are increasing cases of brain disease, there are more treatments proposed and achieved a positive result. However, with Brain-Lesion, the early diagnoses can improve the possibility for successful treatment and can help patients recuperate better. From this reason, Brain-Lesion is one of the controversial topics in medical images analysis nowadays. With the improvement of the architecture, there is a variety of methods that are proposed and achieve competitive scores. In this paper, we proposed a technique that uses efficient-net for 3D images, especially the Efficient-net B0 for Brain-Lesion classification task solution, and achieve the competitive score. Moreover, we also proposed the method to use Multiscale-EfficientNet to classify the slices of the MRI data
Abstract（参考訳）: 技術開発において、脳疾患の症例が増えており、より多くの治療が提案され、ポジティブな結果が得られた。しかし、Brain-Lesionでは、早期診断は治療の成功の可能性を改善し、患者の回復に役立つ。このことから、現代の医療画像分析における議論の的となっている。アーキテクチャの改善により、様々な方法が提案され、競争的なスコアが得られます。本稿では,3次元画像,特にブレイン・レジョン分類タスクの効率的なB0を効率よく利用し,競争的なスコアを得る手法を提案する。また,MRIデータのスライスを分類するためにMultiscale-EfficientNetを用いた手法も提案した。

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