Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain Tumor Classification From MRI Images Using Machine Learning

論文の概要: Brain Tumor Classification From MRI Images Using Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10630v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 11:30:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 15:31:11.863278
Title: Brain Tumor Classification From MRI Images Using Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習を用いたMRI画像からの脳腫瘍の分類
Authors: Vidhyapriya Ranganathan, Celshiya Udaiyar, Jaisree Jayanth, Meghaa P V, Srija B, Uthra S,
Abstract要約: 脳腫瘍は生命を脅かす問題であり、人間の身体の正常な機能を損なう。医用画像におけるディープラーニングアルゴリズムの使用により、脳腫瘍の分類と診断が大幅に改善された。本研究の目的は,機械学習を用いた脳腫瘍検出のための予測システムを開発することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24739484546803336
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Brain tumor is a life-threatening problem and hampers the normal functioning of the human body. The average five-year relative survival rate for malignant brain tumors is 35.6 percent. For proper diagnosis and efficient treatment planning, it is necessary to detect the brain tumor in early stages. Due to advancement in medical imaging technology, the brain images are taken in different modalities. The ability to extract relevant characteristics from magnetic resonance imaging (MRI) scans is a crucial step for brain tumor classifiers. Several studies have proposed various strategies to extract relevant features from different modalities of MRI to predict the growth of abnormal tumors. Most techniques used conventional methods of image processing for feature extraction and machine learning for classification. More recently, the use of deep learning algorithms in medical imaging has resulted in significant improvements in the classification and diagnosis of brain tumors. Since tumors are located at different regions of the brain, localizing the tumor and classifying it to a particular category is a challenging task. The objective of this project is to develop a predictive system for brain tumor detection using machine learning(ensembling).
Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は生命を脅かす問題であり、人間の身体の正常な機能を損なう。悪性脳腫瘍の平均生存率は35.6%である。適切な診断と効率的な治療計画のためには、早期に脳腫瘍を検出する必要がある。医療画像技術の進歩により、脳画像は異なるモードで撮影される。磁気共鳴イメージング(MRI)スキャンから関連する特徴を抽出する能力は、脳腫瘍分類器にとって重要なステップである。異常腫瘍の進展を予測するため、MRIの異なるモードから関連性のある特徴を抽出する様々な方法が提案されている。ほとんどの技術は、特徴抽出のための従来の画像処理法と分類のための機械学習を用いていた。最近では、深層学習アルゴリズムを医用画像に応用することで、脳腫瘍の分類と診断が大幅に改善されている。腫瘍は脳の異なる領域にあるため、腫瘍を局所化し、特定のカテゴリーに分類することは難しい課題である。本研究の目的は,機械学習を用いた脳腫瘍検出のための予測システムを開発することである。

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