論文の概要: Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15804v2
- Date: Tue, 30 Jan 2024 21:23:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 11:36:34.469447
- Title: Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks
- Title(参考訳): 量子畳み込みニューラルネットワークを用いた脳腫瘍診断
- Authors: Muhammad Al-Zafar Khan, Nouhaila Innan, Abdullah Al Omar Galib,
Mohamed Bennai
- Abstract要約: 本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。
提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) into medical
diagnostics represents a transformative advancement in the classification of
brain tumors. This research details a high-precision design and execution of a
QCNN model specifically tailored to identify and classify brain cancer images.
Our proposed QCNN architecture and algorithm have achieved an exceptional
classification accuracy of 99.67%, demonstrating the model's potential as a
powerful tool for clinical applications. The remarkable performance of our
model underscores its capability to facilitate rapid and reliable brain tumor
diagnoses, potentially streamlining the decision-making process in treatment
planning. These findings strongly support the further investigation and
application of quantum computing and quantum machine learning methodologies in
medical imaging, suggesting a future where quantum-enhanced diagnostics could
significantly elevate the standard of patient care and treatment outcomes.
- Abstract(参考訳): 量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnns)の医療診断への統合は、脳腫瘍の分類の革新的な進歩を意味する。
本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。
提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。
このモデルの性能は、迅速かつ信頼性の高い脳腫瘍診断を促進する能力を強調し、治療計画における意思決定プロセスの合理化を図っている。
これらの発見は、医療画像における量子コンピューティングと量子機械学習方法論のさらなる研究と応用を強く支持しており、量子エンハンスド診断が患者のケアと治療結果の標準を著しく高める可能性を示唆している。
関連論文リスト
- Leveraging Deep Learning and Xception Architecture for High-Accuracy MRI Classification in Alzheimer Diagnosis [11.295734491885682]
本研究の目的は、深層学習モデルを用いてMRI画像の分類を行い、アルツハイマー病の異なる段階を同定することである。
実験の結果,Xceptionモデルに基づくディープラーニングフレームワークは,マルチクラスMRI画像分類タスクにおいて99.6%の精度を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-24T16:11:27Z) - Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for
Effective Tumor Detection in Medical Imaging [0.0]
本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた医用画像における腫瘍検出のための機械学習手法を提案する。
本研究は,腫瘍検出に関連する画像の特徴を高めるための前処理技術に焦点を当て,CNNモデルの開発と訓練を行った。
医用画像中の腫瘍を正確に検出する手法の有効性を実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T23:49:05Z) - Detection and Classification of Glioblastoma Brain Tumor [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T17:09:16Z) - Diagnose Like a Radiologist: Hybrid Neuro-Probabilistic Reasoning for
Attribute-Based Medical Image Diagnosis [42.624671531003166]
本稿では,属性に基づく医用画像診断のためのハイブリッド型ニューロ確率推論アルゴリズムを提案する。
我々は,ハイブリッド推論アルゴリズムを2つの困難な画像診断タスクに適用することに成功している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-19T12:06:46Z) - Deep Reinforcement Learning Guided Graph Neural Networks for Brain
Network Analysis [61.53545734991802]
本稿では,各脳ネットワークに最適なGNNアーキテクチャを探索する新しい脳ネットワーク表現フレームワークBN-GNNを提案する。
提案するBN-GNNは,脳ネットワーク解析タスクにおける従来のGNNの性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T07:05:27Z) - Translational Quantum Machine Intelligence for Modeling Tumor Dynamics
in Oncology [18.069876260017605]
量子マシンインテリジェンス(Quantum Machine Intelligence)は、量子力学の観点からの腫瘍力学の非並列的な洞察を提供する。
本稿では,治療効果に関する腫瘍負担の量子力学を定量化する,$eta-$Netという新しいハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T08:46:58Z) - Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。
中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。
on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T07:46:01Z) - Medulloblastoma Tumor Classification using Deep Transfer Learning with
Multi-Scale EfficientNets [63.62764375279861]
本稿では,エンド・ツー・エンドのMB腫瘍分類を提案し,様々な入力サイズとネットワーク次元の一致した移動学習を提案する。
161ケースのデータセットを用いて、より大規模な入力解像度を持つ事前学習されたEfficientNetが、大幅な性能改善をもたらすことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T13:07:11Z) - A Feasibility study for Deep learning based automated brain tumor
segmentation using Magnetic Resonance Images [0.0]
深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類ネットワークおよび脳腫瘍MR画像分類および腫瘍局在のための高速RCNNベースの局在ネットワークが開発された。
提案した腫瘍セグメンテーションアーキテクチャの全体的な性能を,精度,境界変位誤差(BDE),Diceスコア,信頼区間などの客観的な品質パラメータを用いて解析した。
セグメント化された出力の信頼度は、専門家の信頼度と同じ範囲にあることが観察されました。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T12:11:42Z) - Neuro-symbolic Neurodegenerative Disease Modeling as Probabilistic
Programmed Deep Kernels [93.58854458951431]
本稿では、神経変性疾患のパーソナライズされた予測モデリングのための、確率的プログラムによる深層カーネル学習手法を提案する。
我々の分析は、ニューラルネットワークとシンボリック機械学習のアプローチのスペクトルを考慮する。
我々は、アルツハイマー病の予測問題について評価を行い、深層学習を超越した結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T15:16:03Z) - A Graph Gaussian Embedding Method for Predicting Alzheimer's Disease
Progression with MEG Brain Networks [59.15734147867412]
アルツハイマー病(AD)に関連する機能的脳ネットワークの微妙な変化を特徴付けることは、疾患進行の早期診断と予測に重要である。
我々は、多重グラフガウス埋め込みモデル(MG2G)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を開発した。
我々はMG2Gを用いて、MEG脳ネットワークの内在性潜在性次元を検出し、軽度認知障害(MCI)患者のADへの進行を予測し、MCIに関連するネットワーク変化を伴う脳領域を同定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T02:29:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。