論文の概要: EfficientNet Algorithm for Classification of Different Types of Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08715v1
- Date: Tue, 18 Apr 2023 03:38:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 16:03:44.302003
- Title: EfficientNet Algorithm for Classification of Different Types of Cancer
- Title（参考訳）: 異なる種類のがんの分類のための efficientnet アルゴリズム
- Authors: Romario Sameh Samir
- Abstract要約: われわれは,脳腫瘍,乳癌,乳癌,皮膚がんの分類にEfficientNetアルゴリズムを用いて実験を行った。
実験の結果,EfficientNetアルゴリズムは各がんデータセットに対して高い精度,精度,リコール,F1スコアを達成できた。
- 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: Accurate and efficient classification of different types of cancer is
critical for early detection and effective treatment. In this paper, we present
the results of our experiments using the EfficientNet algorithm for
classification of brain tumor, breast cancer mammography, chest cancer, and
skin cancer. We used publicly available datasets and preprocessed the images to
ensure consistency and comparability. Our experiments show that the
EfficientNet algorithm achieved high accuracy, precision, recall, and F1 scores
on each of the cancer datasets, outperforming other state-of-the-art algorithms
in the literature. We also discuss the strengths and weaknesses of the
EfficientNet algorithm and its potential applications in clinical practice. Our
results suggest that the EfficientNet algorithm is well-suited for
classification of different types of cancer and can be used to improve the
accuracy and efficiency of cancer diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 早期発見と効果的な治療には, がんの分類の正確かつ効率的な分類が不可欠である。
本稿では,脳腫瘍,乳癌,乳癌,皮膚がんの分類のためのEfficientNetアルゴリズムを用いた実験結果について述べる。
公開データセットを使用して、一貫性と互換性を確保するために、イメージを前処理しました。
実験の結果,EfficientNetアルゴリズムは各がんデータセットの精度,精度,リコール,F1スコアを達成し,他の最先端アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
また, efficientnetアルゴリズムの長所と短所,臨床応用の可能性についても考察した。
以上の結果から, efficientnetアルゴリズムはがんの分類に適しており,がん診断の正確性と効率を向上させるのに有用であることが示唆された。
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