論文の概要: DVS: Blood cancer detection using novel CNN-based ensemble approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05272v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 09:16:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 19:47:38.477445
- Title: DVS: Blood cancer detection using novel CNN-based ensemble approach
- Title(参考訳): DVS: 新しいCNNアンサンブルを用いた血液がん検出
- Authors: Md Taimur Ahad, Israt Jahan Payel, Bo Song, Yan Li,
- Abstract要約: 早期に検出された場合のみ、適切な診断が可能である。
本研究では,最新の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による血液悪性腫瘍の検出と分類の有効性について検討した。
アンサンブルDVSモデルは、血液がんの検出と分類に最適である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.13230591574577
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Blood cancer can only be diagnosed properly if it is detected early. Each year, more than 1.24 million new cases of blood cancer are reported worldwide. There are about 6,000 cancers worldwide due to this disease. The importance of cancer detection and classification has prompted researchers to evaluate Deep Convolutional Neural Networks for the purpose of classifying blood cancers. The objective of this research is to conduct an in-depth investigation of the efficacy and suitability of modern Convolutional Neural Network (CNN) architectures for the detection and classification of blood malignancies. The study focuses on investigating the potential of Deep Convolutional Neural Networks (D-CNNs), comprising not only the foundational CNN models but also those improved through transfer learning methods and incorporated into ensemble strategies, to detect diverse forms of blood cancer with a high degree of accuracy. This paper provides a comprehensive investigation into five deep learning architectures derived from CNNs. These models, namely VGG19, ResNet152v2, SEresNet152, ResNet101, and DenseNet201, integrate ensemble learning techniques with transfer learning strategies. A comparison of DenseNet201 (98.08%), VGG19 (96.94%), and SEresNet152 (90.93%) shows that DVS outperforms CNN. With transfer learning, DenseNet201 had 95.00% accuracy, VGG19 had 72.29%, and SEresNet152 had 94.16%. In the study, the ensemble DVS model achieved 98.76% accuracy. Based on our study, the ensemble DVS model is the best for detecting and classifying blood cancers.
- Abstract(参考訳): 早期に検出された場合のみ、適切な診断が可能である。
毎年124万人以上の新しい血液がんが世界中で報告されている。
この病気により世界中に約6,000のがんがある。
がんの検出と分類の重要性から、研究者は血液がんの分類のためにディープ畳み込みニューラルネットワークを評価するようになった。
本研究の目的は,最新の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による血液悪性腫瘍の検出と分類の有効性について,詳細な調査を行うことである。
本研究は, 深層畳み込みニューラルネットワーク (D-CNN) の可能性を検討することに焦点を当て, 基礎的CNNモデルだけでなく, 伝達学習法によって改善され, アンサンブル戦略に組み込まれたモデルを用いて, 高い精度で多種多様な血液型を検出することに焦点を当てた。
本稿では,CNNから派生した5つのディープラーニングアーキテクチャを包括的に調査する。
これらのモデル、すなわち、VGG19、ResNet152v2、SeresNet152、ResNet101、DenseNet201は、アンサンブル学習技術とトランスファー学習戦略を統合する。
DenseNet201 (98.08%)、VGG19 (96.94%)、SeresNet152 (90.93%)の比較では、DVSがCNNを上回っている。
DenseNet201は95.00%の精度でVGG19は72.29%、SeresNet152は94.16%だった。
この研究で、アンサンブルDVSモデルは98.76%の精度を達成した。
本研究から, 組立型DVSモデルは, 血液がんの検出と分類に最適である。
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