論文の概要: Machine Learning Approach to Brain Tumor Detection and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12692v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 15:52:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:43:31.315293
• Title: Machine Learning Approach to Brain Tumor Detection and Classification
• Title（参考訳）: 機械学習による脳腫瘍の検出と分類
• Authors: Alice Oh, Inyoung Noh, Jian Choo, Jihoo Lee, Justin Park, Kate Hwang, Sanghyeon Kim, Soo Min Oh,
• Abstract要約: 脳MRI画像を用いて脳腫瘍を検出し分類するために,様々な統計的および機械学習モデルを適用した。 以上の結果から,CNNは他のモデルよりも優れており,最高の性能を実現していることがわかった。 本研究では、機械学習アプローチが脳腫瘍の検出と分類に適していることを示し、現実の医療応用を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.108853789803597
• License:
• Abstract: Brain tumor detection and classification are critical tasks in medical image analysis, particularly in early-stage diagnosis, where accurate and timely detection can significantly improve treatment outcomes. In this study, we apply various statistical and machine learning models to detect and classify brain tumors using brain MRI images. We explore a variety of statistical models including linear, logistic, and Bayesian regressions, and the machine learning models including decision tree, random forest, single-layer perceptron, multi-layer perceptron, convolutional neural network (CNN), recurrent neural network, and long short-term memory. Our findings show that CNN outperforms other models, achieving the best performance. Additionally, we confirm that the CNN model can also work for multi-class classification, distinguishing between four categories of brain MRI images such as normal, glioma, meningioma, and pituitary tumor images. This study demonstrates that machine learning approaches are suitable for brain tumor detection and classification, facilitating real-world medical applications in assisting radiologists with early and accurate diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の検出と分類は、特に早期診断において医療画像解析において重要なタスクであり、正確でタイムリーな検出は治療結果を大幅に改善する。 本研究では,脳MRI画像を用いた脳腫瘍の検出と分類に,統計的および機械学習モデルを適用した。 線形回帰、ロジスティック回帰、ベイズ回帰を含む様々な統計モデルと、決定木、ランダムフォレスト、単層パーセプトロン、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク、長期記憶を含む機械学習モデルについて検討する。 以上の結果から,CNNは他のモデルよりも優れており,最高の性能を実現していることがわかった。 さらに, 正常, グリオーマ, 髄膜腫, 下垂体腫瘍などの4種類の脳MRI像を識別し, マルチクラス分類でもCNNモデルが有効であることを確認した。 本研究は,脳腫瘍の診断と分類に機械学習アプローチが適していることを示し,早期かつ正確な診断を支援するために,現実の医学的応用を促進するものである。

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