論文の概要: Detecting Brain Tumors through Multimodal Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00038v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 13:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-04 05:09:19.955461
• Title: Detecting Brain Tumors through Multimodal Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチモーダルニューラルネットワークによる脳腫瘍の検出
• Authors: Antonio Curci and Andrea Esposito
• Abstract要約: 本研究の目的は、グレースケール画像として処理されたMRIスキャンの分類のためのマルチモーダルモデルの性能を評価することである。 結果は有望であり、モデルが約98%の精度に達すると、同様の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Tumors can manifest in various forms and in different areas of the human body. Brain tumors are specifically hard to diagnose and treat because of the complexity of the organ in which they develop. Detecting them in time can lower the chances of death and facilitate the therapy process for patients. The use of Artificial Intelligence (AI) and, more specifically, deep learning, has the potential to significantly reduce costs in terms of time and resources for the discovery and identification of tumors from images obtained through imaging techniques. This research work aims to assess the performance of a multimodal model for the classification of Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans processed as grayscale images. The results are promising, and in line with similar works, as the model reaches an accuracy of around 98\%. We also highlight the need for explainability and transparency to ensure human control and safety.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍は様々な形態や人間の身体の様々な領域に現れる。 脳腫瘍は、それらが発達する臓器の複雑さのため、特に診断や治療が困難である。 それらを検出することで、死亡確率を下げ、患者の治療プロセスを促進することができる。 ai(artificial intelligence)とディープラーニング(deep learning)の使用は、画像技術によって得られた画像から腫瘍の発見と同定のための時間とリソースの観点から、大幅にコストを削減できる可能性がある。 本研究は,磁気共鳴イメージング(mri)スキャンをグレースケール画像として処理するマルチモーダルモデルの性能を評価することを目的とした。 結果は有望であり、モデルが98\%の精度に達するため、同様の作業と一致している。 また,人間による制御と安全を確保するためには,説明可能性と透明性が必要であることも強調する。

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