論文の概要: Streamlining Brain Tumor Classification with Custom Transfer Learning in
MRI Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13108v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 19:13:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 01:38:13.824800
- Title: Streamlining Brain Tumor Classification with Custom Transfer Learning in
MRI Images
- Title(参考訳): MRI画像における局所脳腫瘍分類とカスタムトランスファー学習
- Authors: Javed Hossain, Md. Touhidul Islam, Md. Taufiqul Haque Khan Tusar
- Abstract要約: 脳腫瘍はますます広まり、脳内の異常な組織が制御不能に広がるのが特徴である。
本研究では,MRI画像からの脳腫瘍の分類を,カスタムトランスファー学習ネットワークを用いて効率的に行う方法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.534667887016089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain tumors are increasingly prevalent, characterized by the uncontrolled
spread of aberrant tissues in the brain, with almost 700,000 new cases
diagnosed globally each year. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is commonly used
for the diagnosis of brain tumors and accurate classification is a critical
clinical procedure. In this study, we propose an efficient solution for
classifying brain tumors from MRI images using custom transfer learning
networks. While several researchers have employed various pre-trained
architectures such as RESNET-50, ALEXNET, VGG-16, and VGG-19, these methods
often suffer from high computational complexity. To address this issue, we
present a custom and lightweight model using a Convolutional Neural
Network-based pre-trained architecture with reduced complexity. Specifically,
we employ the VGG-19 architecture with additional hidden layers, which reduces
the complexity of the base architecture but improves computational efficiency.
The objective is to achieve high classification accuracy using a novel
approach. Finally, the result demonstrates a classification accuracy of 96.42%.
- Abstract(参考訳): 脳腫瘍はますます流行し、脳内の異常な組織が制御されていないことが特徴で、毎年70,000件の新しい症例が世界中で診断されている。
磁気共鳴イメージング(MRI)は脳腫瘍の診断に一般的に用いられ、正確な分類は臨床的に重要な方法である。
本研究では,MRI画像からの脳腫瘍の分類を,カスタムトランスファー学習ネットワークを用いて効率的に行う方法を提案する。
いくつかの研究者は、RESNET-50、ALEXNET、VGG-16、VGG-19といった事前訓練済みのアーキテクチャを使用しているが、これらの手法は高い計算複雑性に悩まされることが多い。
この問題に対処するために,複雑度を低減した畳み込みニューラルネットワークによる事前学習アーキテクチャを用いたカスタムモデルと軽量モデルを提案する。
具体的には,VGG-19アーキテクチャに隠蔽層を追加し,基本アーキテクチャの複雑さを低減し,計算効率を向上する。
目的は,新しい手法を用いて高い分類精度を達成することである。
最後に、結果は96.42%の分類精度を示す。
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