論文の概要: SKIPNet: Spatial Attention Skip Connections for Enhanced Brain Tumor Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07736v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 18:32:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:35:57.123623
- Title: SKIPNet: Spatial Attention Skip Connections for Enhanced Brain Tumor Classification
- Title（参考訳）: SKIPNet:高次脳腫瘍分類のための空間的注意スキップ接続
- Authors: Khush Mendiratta, Shweta Singh, Pratik Chattopadhyay,
- Abstract要約: 脳腫瘍の早期発見は、タイムリーな治療には不可欠であるが、遠隔地では診断施設へのアクセスが制限されている。
本研究では,MRIデータを用いた脳腫瘍の自動検出と分類のためのディープラーニングモデルを提案する。
空間的注意を取り入れたこのモデルは96.90%の精度を達成し、パターン認識を改善するために文脈情報の集約を強化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8233569758620063
- License:
- Abstract: Early detection of brain tumors through magnetic resonance imaging (MRI) is essential for timely treatment, yet access to diagnostic facilities remains limited in remote areas. Gliomas, the most common primary brain tumors, arise from the carcinogenesis of glial cells in the brain and spinal cord, with glioblastoma patients having a median survival time of less than 14 months. MRI serves as a non-invasive and effective method for tumor detection, but manual segmentation of brain MRI scans has traditionally been a labor-intensive task for neuroradiologists. Recent advancements in computer-aided design (CAD), machine learning (ML), and deep learning (DL) offer promising solutions for automating this process. This study proposes an automated deep learning model for brain tumor detection and classification using MRI data. The model, incorporating spatial attention, achieved 96.90% accuracy, enhancing the aggregation of contextual information for better pattern recognition. Experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms baseline models, highlighting its robustness and potential for advancing automated MRI-based brain tumor analysis.
- Abstract（参考訳）: MRIによる脳腫瘍の早期発見は、時間的治療には不可欠であるが、遠隔地での診断施設へのアクセスは限られている。
最も一般的な原発性脳腫瘍であるグリオーマは、脳と脊髄のグリア細胞の発癌から発生し、グリオーマ患者は平均生存期間が14ヶ月未満である。
MRIは、非侵襲的で効果的な腫瘍検出方法として機能するが、脳MRIスキャンの手動分割は、伝統的に神経放射線学者にとって労働集約的な課題であった。
コンピュータ支援設計(CAD)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)の最近の進歩は、このプロセスを自動化するための有望なソリューションを提供する。
本研究では,MRIデータを用いた脳腫瘍の自動検出と分類のためのディープラーニングモデルを提案する。
空間的注意を取り入れたこのモデルは96.90%の精度を達成し、パターン認識を改善するために文脈情報の集約を強化した。
実験の結果、提案手法はベースラインモデルより優れており、MRIによる脳腫瘍の自動解析の堅牢性と可能性を強調している。
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