論文の概要: Targeted Neural Architectures in Multi-Objective Frameworks for Complete Glioma Characterization from Multimodal MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17273v3
- Date: Tue, 18 Mar 2025 15:56:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:12:47.844681
- Title: Targeted Neural Architectures in Multi-Objective Frameworks for Complete Glioma Characterization from Multimodal MRI
- Title（参考訳）: マルチモーダルMRIによる完全グリオーマ評価のための多目的フレームワークにおけるターゲット型ニューラルアーキテクチャ
- Authors: Shravan Venkatraman, Pandiyaraju V, Abeshek A, Aravintakshan S A, Pavan Kumar S, Kannan A, Madhan S,
- Abstract要約: 脳腫瘍は認知障害、運動機能障害、感覚障害などの神経学的障害を引き起こす。
深層学習(DL)と人工知能(AI)は、MRI(MRI)スキャンを用いて早期診断の医師を支援するためにますます利用されている。
本研究は、これらのグリオーマのグレードの局在化、セグメント化、分類が可能な多目的フレームワーク内のターゲット型ニューラルネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Brain tumors result from abnormal cell growth in brain tissue. If undiagnosed, they cause neurological deficits, including cognitive impairment, motor dysfunction, and sensory loss. As tumors grow, intracranial pressure increases, potentially leading to fatal complications such as brain herniation. Early diagnosis and treatment are crucial to controlling these effects and slowing tumor progression. Deep learning (DL) and artificial intelligence (AI) are increasingly used to assist doctors in early diagnosis through magnetic resonance imaging (MRI) scans. Our research proposes targeted neural architectures within multi-objective frameworks that can localize, segment, and classify the grade of these gliomas from multimodal MRI images to solve this critical issue. Our localization framework utilizes a targeted architecture that enhances the LinkNet framework with an encoder inspired by VGG19 for better multimodal feature extraction from the tumor along with spatial and graph attention mechanisms that sharpen feature focus and inter-feature relationships. For the segmentation objective, we deployed a specialized framework using the SeResNet101 CNN model as the encoder backbone integrated into the LinkNet architecture, achieving an IoU Score of 96%. The classification objective is addressed through a distinct framework implemented by combining the SeResNet152 feature extractor with Adaptive Boosting classifier, reaching an accuracy of 98.53%. Our multi-objective approach with targeted neural architectures demonstrated promising results for complete glioma characterization, with the potential to advance medical AI by enabling early diagnosis and providing more accurate treatment options for patients.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、脳組織の異常な細胞増殖に起因する。
診断されていない場合、認知障害、運動機能障害、感覚障害などの神経学的障害を引き起こす。
腫瘍が大きくなると頭蓋内圧が上昇し、脳ヘルニアなどの致命的な合併症を引き起こす可能性がある。
早期診断と治療は、これらの効果を制御し、腫瘍の進行を遅らせるために重要である。
深層学習(DL)と人工知能(AI)は、MRI(MRI)スキャンを用いて早期診断の医師を支援するためにますます利用されている。
本研究は,マルチモーダルMRI画像からこれらのグリオーマのグレードをローカライズし,セグメンテーションし,分類できる多目的フレームワーク内のターゲット型ニューラルネットワークを提案する。
我々のローカライゼーションフレームワークは、VGG19にインスパイアされたエンコーダでLinkNetフレームワークを強化し、腫瘍からのマルチモーダル特徴抽出と、特徴焦点と機能間関係を鋭くする空間的およびグラフ的注意機構を活用する。
セグメンテーションの目的のために、私たちは、LinkNetアーキテクチャに統合されたエンコーダバックボーンとしてSeResNet101 CNNモデルを使用して、特別なフレームワークをデプロイし、IoUスコアの96%を達成した。
分類の目的は、SeResNet152特徴抽出器とAdaptive Boosting分類器を組み合わせて実装された、98.53%の精度で対処される。
対象とする神経アーキテクチャを用いた多目的アプローチは,早期診断とより正確な治療オプションを提供することで,医療用AIを進歩させる可能性を秘め,グリオーマの完全な特徴付けに有望な結果を示した。
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