論文の概要: Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for Effective Tumor Detection in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16221v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 23:49:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:52:54.835005
• Title: Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for Effective Tumor Detection in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における腫瘍検出のための前処理法と畳み込みニューラルネットワークの統合
• Authors: Ha Anh Vu
• Abstract要約: 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。
• 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: This research presents a machine-learning approach for tumor detection in medical images using convolutional neural networks (CNNs). The study focuses on preprocessing techniques to enhance image features relevant to tumor detection, followed by developing and training a CNN model for accurate classification. Various image processing techniques, including Gaussian smoothing, bilateral filtering, and K-means clustering, are employed to preprocess the input images and highlight tumor regions. The CNN model is trained and evaluated on a dataset of medical images, with augmentation and data generators utilized to enhance model generalization. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach in accurately detecting tumors in medical images, paving the way for improved diagnostic tools in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 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。 入力画像の前処理や腫瘍領域の強調のために,ガウス平滑化,バイラテラルフィルタリング,k平均クラスタリングなど様々な画像処理技術が用いられる。 cnnモデルは、モデルの一般化を促進するために拡張とデータジェネレータを使用して、医療画像のデータセットで訓練および評価される。 医用画像の腫瘍を正確に検出する手法の有効性を実験的に示し,医療における診断ツールの改善への道を開いた。

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