Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain Tumor classification and Segmentation using Deep Learning

論文の概要: Brain Tumor classification and Segmentation using Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07901v1
Date: Sun, 16 Apr 2023 21:42:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-18 16:52:17.911301
Title: Brain Tumor classification and Segmentation using Deep Learning
Title（参考訳）: 深層学習を用いた脳腫瘍分類とセグメンテーション
Authors: Belal Badawy, Romario Sameh Samir, Youssef Tarek, Mohammed Ahmed, Rana Ibrahim, Manar Ahmed, Mohamed Hassan
Abstract要約: MRI画像を用いた脳腫瘍の分類・診断における医療従事者の支援を目的とした機械学習システムを提案する。私たちのシステムはセキュアなログインを提供しており、医師はMRIの写真をアップロードまたは撮ることができる。我々のシステムは、1秒未満で分類でき、医師は脳腫瘍医師のコミュニティとチャットできる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1248717814228923
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Brain tumors are a complex and potentially life-threatening medical condition that requires accurate diagnosis and timely treatment. In this paper, we present a machine learning-based system designed to assist healthcare professionals in the classification and diagnosis of brain tumors using MRI images. Our system provides a secure login, where doctors can upload or take a photo of MRI and our app can classify the model and segment the tumor, providing the doctor with a folder of each patient's history, name, and results. Our system can also add results or MRI to this folder, draw on the MRI to send it to another doctor, and save important results in a saved page in the app. Furthermore, our system can classify in less than 1 second and allow doctors to chat with a community of brain tumor doctors. To achieve these objectives, our system uses a state-of-the-art machine learning algorithm that has been trained on a large dataset of MRI images. The algorithm can accurately classify different types of brain tumors and provide doctors with detailed information on the size, location, and severity of the tumor. Additionally, our system has several features to ensure its security and privacy, including secure login and data encryption. We evaluated our system using a dataset of real-world MRI images and compared its performance to other existing systems. Our results demonstrate that our system is highly accurate, efficient, and easy to use. We believe that our system has the potential to revolutionize the field of brain tumor diagnosis and treatment and provide healthcare professionals with a powerful tool for improving patient outcomes.
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は複雑で生命を脅かす病気であり、正確な診断とタイムリーな治療を必要とする。本稿では,MRI画像を用いた脳腫瘍の分類・診断における医療従事者の支援を目的とした機械学習システムを提案する。私たちのシステムはセキュアなログインを提供しており、医師はMRIの写真をアップロードまたは撮影することができ、アプリはモデルを分類して腫瘍を分類し、医師に患者の履歴、名前、結果のフォルダーを提供する。私たちのシステムは、このフォルダに結果やMRIを追加し、MRIで別の医師に送信し、アプリの保存ページに重要な結果を保存することもできます。さらに,本システムは1秒以内の分類が可能であり,脳腫瘍医師のコミュニティとチャットできる。これらの目的を達成するために,本システムは,mri画像の大規模データセット上でトレーニングされた最先端機械学習アルゴリズムを用いる。このアルゴリズムは、異なるタイプの脳腫瘍を正確に分類し、腫瘍の大きさ、位置、重症度に関する詳細な情報を提供する。さらに,セキュアなログインやデータ暗号化など,セキュリティとプライバシを確保する機能も備えています。実世界のMRI画像のデータセットを用いてシステム評価を行い,その性能を既存システムと比較した。その結果, 精度が高く, 効率良く, 使い易いシステムであることが判明した。我々は,脳腫瘍の診断と治療の分野に革命をもたらす可能性があり,医療専門家に患者の予後を改善する強力なツールを提供すると考えている。

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