Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain Cancer Segmentation Using YOLOv5 Deep Neural Network

論文の概要: Brain Cancer Segmentation Using YOLOv5 Deep Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13599v1
Date: Tue, 27 Dec 2022 20:15:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 15:27:37.996640
Title: Brain Cancer Segmentation Using YOLOv5 Deep Neural Network
Title（参考訳）: YOLOv5 Deep Neural Network を用いた脳がん分離
Authors: Sudipto Paul, Dr. Md Taimur Ahad, Md. Mahedi Hasan
Abstract要約: 研究論文のモデルには3つのクラスがあり,それぞれメニンギオーマ,ピトピトリー,グリオーマである。その結果,M210コアGPUのランタイム使用率の観点から,競合精度が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An expansion of aberrant brain cells is referred to as a brain tumor. The brain's architecture is extremely intricate, with several regions controlling various nervous system processes. Any portion of the brain or skull can develop a brain tumor, including the brain's protective coating, the base of the skull, the brainstem, the sinuses, the nasal cavity, and many other places. Over the past ten years, numerous developments in the field of computer-aided brain tumor diagnosis have been made. Recently, instance segmentation has attracted a lot of interest in numerous computer vision applications. It seeks to assign various IDs to various scene objects, even if they are members of the same class. Typically, a two-stage pipeline is used to perform instance segmentation. This study shows brain cancer segmentation using YOLOv5. Yolo takes dataset as picture format and corresponding text file. You Only Look Once (YOLO) is a viral and widely used algorithm. YOLO is famous for its object recognition properties. You Only Look Once (YOLO) is a popular algorithm that has gone viral. YOLO is well known for its ability to identify objects. YOLO V2, V3, V4, and V5 are some of the YOLO latest versions that experts have published in recent years. Early brain tumor detection is one of the most important jobs that neurologists and radiologists have. However, it can be difficult and error-prone to manually identify and segment brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. For making an early diagnosis of the condition, an automated brain tumor detection system is necessary. The model of the research paper has three classes. They are respectively Meningioma, Pituitary, Glioma. The results show that, our model achieves competitive accuracy, in terms of runtime usage of M2 10 core GPU.
Abstract（参考訳）: 異常な脳細胞の拡大は、脳腫瘍と呼ばれる。脳のアーキテクチャは非常に複雑で、いくつかの領域が様々な神経系過程を制御している。脳や頭蓋骨のどの部分も、脳の保護コーティング、頭蓋骨の底、脳幹、洞、鼻腔、その他多くの場所を含む脳腫瘍を発症することができる。過去10年間にわたり、コンピュータ支援脳腫瘍診断の分野で多くの進展がみられてきた。近年、インスタンスセグメンテーションは多くのコンピュータビジョンアプリケーションに多くの関心を集めている。同じクラスのメンバーであっても、さまざまなシーンオブジェクトにさまざまなIDを割り当てようとしている。通常、2段階のパイプラインを使用してインスタンスセグメンテーションを行う。本研究は, YOLOv5を用いた脳がんセグメンテーションである。 Yoloは、画像フォーマットと対応するテキストファイルとしてデータセットを取る。 You Only Look Once (YOLO)は、バイラルで広く使われているアルゴリズムである。 YOLOはそのオブジェクト認識特性で有名である。 You Only Look Once(YOLO)は、バイラルな人気アルゴリズムだ。 YOLOは、物体を識別する能力で有名である。 YOLO V2、V3、V4、V5は、専門家が近年発表したYOLOの最新版である。初期の脳腫瘍検出は、神経学者や放射線科医が抱える最も重要な仕事の1つである。しかし、磁気共鳴イメージング(MRI)データから手動で脳腫瘍を同定し、分別することは困難で、エラーを起こしやすい。早期診断には,脳腫瘍自動検出システムが必要である。研究論文のモデルには3つのクラスがある。それぞれ髄膜腫、下垂体、グリオーマである。その結果,本モデルではm2 10コアgpuのランタイム使用において,性能面での精度が向上した。

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