論文の概要: Enhancing Brain Tumor Classification Using TrAdaBoost and Multi-Classifier Deep Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00875v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:28:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:33.999190
• Title: Enhancing Brain Tumor Classification Using TrAdaBoost and Multi-Classifier Deep Learning Approaches
• Title（参考訳）: TrAdaBoostとマルチクラス深層学習を用いた脳腫瘍分類の強化
• Authors: Mahin Mohammadi, Saman Jamshidi,
• Abstract要約: 脳腫瘍は、急速な成長と転移の可能性のために深刻な健康上の脅威となる。 本研究の目的は,脳腫瘍分類の効率と精度を向上させることである。 我々のアプローチは、ViT(Vision Transformer)、Capsule Neural Network(CapsNet)、ResNet-152やVGG16といった畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など、最先端のディープラーニングアルゴリズムを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Brain tumors pose a serious health threat due to their rapid growth and potential for metastasis. While medical imaging has advanced significantly, accurately identifying and characterizing these tumors remains a challenge. This study addresses this challenge by leveraging the innovative TrAdaBoost methodology to enhance the Brain Tumor Segmentation (BraTS2020) dataset, aiming to improve the efficiency and accuracy of brain tumor classification. Our approach combines state-of-the-art deep learning algorithms, including the Vision Transformer (ViT), Capsule Neural Network (CapsNet), and convolutional neural networks (CNNs) such as ResNet-152 and VGG16. By integrating these models within a multi-classifier framework, we harness the strengths of each approach to achieve more robust and reliable tumor classification. A novel decision template is employed to synergistically combine outputs from different algorithms, further enhancing classification accuracy. To augment the training process, we incorporate a secondary dataset, "Brain Tumor MRI Dataset," as a source domain, providing additional data for model training and improving generalization capabilities. Our findings demonstrate a high accuracy rate in classifying tumor versus non-tumor images, signifying the effectiveness of our approach in the medical imaging domain. This study highlights the potential of advanced machine learning techniques to contribute significantly to the early and accurate diagnosis of brain tumors, ultimately improving patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、急速な成長と転移の可能性のために深刻な健康上の脅威となる。 医用画像は著しく進歩しているが、これらの腫瘍を正確に同定し、特徴付けることは依然として困難である。 本研究は,脳腫瘍分類の効率化と精度向上を目的として,脳腫瘍分離(BraTS2020)データセットを強化するTrAdaBoost手法を活用することで,この問題に対処する。 我々のアプローチは、ViT(Vision Transformer)、Capsule Neural Network(CapsNet)、ResNet-152やVGG16といった畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など、最先端のディープラーニングアルゴリズムを組み合わせる。 これらのモデルをマルチクラス化フレームワークに統合することにより、より堅牢で信頼性の高い腫瘍分類を実現するために、各アプローチの強みを利用する。 異なるアルゴリズムからの出力を相乗的に組み合わせ、さらに分類精度を向上させるために、新しい決定テンプレートが使用される。 トレーニングプロセスを強化するため,第2のデータセットである"Brain tumor MRI Dataset"をソースドメインとして組み込んで,モデルトレーニングのための追加データを提供し,一般化機能を改善する。 腫瘍像と非腫瘍像の鑑別では高い精度が得られ, 医用画像領域におけるアプローチの有効性が示唆された。 この研究は、脳腫瘍の早期かつ正確な診断に大きく貢献する高度な機械学習技術の可能性を強調し、最終的には患者の結果を改善する。

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