論文の概要: Comparative Analysis of Image Enhancement Techniques for Brain Tumor Segmentation: Contrast, Histogram, and Hybrid Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05341v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 09:27:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 14:54:22.274240
- Title: Comparative Analysis of Image Enhancement Techniques for Brain Tumor Segmentation: Contrast, Histogram, and Hybrid Approaches
- Title（参考訳）: 脳腫瘍切除における画像強調法の比較分析:コントラスト,ヒストグラム,ハイブリッドアプローチ
- Authors: Shoffan Saifullah, Andri Pranolo, Rafał Dreżewski,
- Abstract要約: この研究は、画像強調技術が畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの脳腫瘍に与える影響を系統的に研究した。
CNNベースのU-Netアーキテクチャ、トレーニング、検証プロセスの詳細な分析を行う。
比較分析は、精度、損失、MSE、IoU、DSCといったメトリクスを利用しており、ハイブリッドアプローチのCLAHE-HEは、他よりも一貫して優れています。
- 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: This study systematically investigates the impact of image enhancement techniques on Convolutional Neural Network (CNN)-based Brain Tumor Segmentation, focusing on Histogram Equalization (HE), Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), and their hybrid variations. Employing the U-Net architecture on a dataset of 3064 Brain MRI images, the research delves into preprocessing steps, including resizing and enhancement, to optimize segmentation accuracy. A detailed analysis of the CNN-based U-Net architecture, training, and validation processes is provided. The comparative analysis, utilizing metrics such as Accuracy, Loss, MSE, IoU, and DSC, reveals that the hybrid approach CLAHE-HE consistently outperforms others. Results highlight its superior accuracy (0.9982, 0.9939, 0.9936 for training, testing, and validation, respectively) and robust segmentation overlap, with Jaccard values of 0.9862, 0.9847, and 0.9864, and Dice values of 0.993, 0.9923, and 0.9932 for the same phases, emphasizing its potential in neuro-oncological applications. The study concludes with a call for refinement in segmentation methodologies to further enhance diagnostic precision and treatment planning in neuro-oncology.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、画像強調技術が畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく脳腫瘍切開に及ぼす影響を、ヒストグラム等化(HE)、コントラスト限定適応ヒストグラム等化(CLAHE)、およびそれらのハイブリッド変異に着目して体系的に検討する。
U-Netアーキテクチャを3064脳MRI画像のデータセットに使用することにより、この研究は、セグメント化の精度を最適化するために、サイズ変更や拡張を含む前処理ステップに発展する。
CNNベースのU-Netアーキテクチャ、トレーニング、検証プロセスの詳細な分析を行う。
比較分析は、精度、損失、MSE、IoU、DSCといったメトリクスを利用しており、ハイブリッドアプローチのCLAHE-HEは、他よりも一貫して優れています。
結果は、その優れた精度(トレーニング、テスト、バリデーションそれぞれ0.9982、0.9939、0.9936)と堅牢なセグメンテーション重なり、ジャカード値は0.9862、0.9847、0.9864、Dice値は0.993、0.9923、0.9932である。
この研究は、神経腫瘍学における診断精度と治療計画をさらに高めるために、セグメンテーション方法論の洗練を求めることで締めくくられている。
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