論文の概要: Detection and Classification of Glioblastoma Brain Tumor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09133v1
- Date: Tue, 18 Apr 2023 17:09:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 13:55:27.567474
- Title: Detection and Classification of Glioblastoma Brain Tumor
- Title（参考訳）: グリオ芽腫脳腫瘍の検出と分類
- Authors: Utkarsh Maurya, Appisetty Krishna Kalyan, Swapnil Bohidar and Dr. S.
Sivakumar
- Abstract要約: UNetとDeeplabv3という2つのディープラーニングモデルを提案しており、グリオ芽腫脳腫瘍の検出とセグメンテーションを行っている。
UNetモデルとDeeplabv3モデルの両方が、グリオ芽腫脳腫瘍の正確な検出と分節化を実現していることを示す実験結果を得た。
- 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: Glioblastoma brain tumors are highly malignant and often require early
detection and accurate segmentation for effective treatment. We are proposing
two deep learning models in this paper, namely UNet and Deeplabv3, for the
detection and segmentation of glioblastoma brain tumors using preprocessed
brain MRI images. The performance evaluation is done for these models in terms
of accuracy and computational efficiency. Our experimental results demonstrate
that both UNet and Deeplabv3 models achieve accurate detection and segmentation
of glioblastoma brain tumors. However, Deeplabv3 outperforms UNet in terms of
accuracy, albeit at the cost of requiring more computational resources. Our
proposed models offer a promising approach for the early detection and
segmentation of glioblastoma brain tumors, which can aid in effective treatment
strategies. Further research can focus on optimizing the computational
efficiency of the Deeplabv3 model while maintaining its high accuracy for
real-world clinical applications. Overall, our approach works and contributes
to the field of medical image analysis and deep learning-based approaches for
brain tumor detection and segmentation. Our suggested models can have a major
influence on the prognosis and treatment of people with glioblastoma, a fatal
form of brain cancer. It is necessary to conduct more research to examine the
practical use of these models in real-life healthcare settings.
- Abstract（参考訳）: グリオブラスト腫脳腫瘍は悪性度が高く、治療には早期発見と正確な分節が必要であることが多い。
本稿では,前処理した脳MRI画像を用いたグリオーマ脳腫瘍の検出と分節化のための2つのディープラーニングモデル,すなわちUNetとDeeplabv3を提案する。
これらのモデルの性能評価は精度と計算効率の観点から行われる。
UNetモデルとDeeplabv3モデルの両方がグリオ芽腫脳腫瘍の正確な検出と分節を達成できた。
しかし、Deeplabv3は、より多くの計算リソースを必要とするコストにもかかわらず、UNetよりも精度が高い。
提案モデルでは, グリオ芽腫脳腫瘍の早期発見と分節化に有望なアプローチが提案され, 効果的な治療戦略が期待できる。
さらなる研究は、Deeplabv3モデルの計算効率を最適化し、実際の臨床応用に高い精度を維持することに集中することができる。
本手法は,脳腫瘍の検出とセグメンテーションにおいて,医用画像解析と深層学習に基づくアプローチの分野で有効である。
脳腫瘍の致命的な形態であるグリオ芽腫の予後と治療に大きな影響を与える可能性が示唆された。
実際の医療現場でこれらのモデルの実用性を調べるためには、さらなる研究を行う必要がある。
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