論文の概要: MRANet: A Modified Residual Attention Networks for Lung and Colon Cancer Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17700v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 16:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:21.611301
• Title: MRANet: A Modified Residual Attention Networks for Lung and Colon Cancer Classification
• Title（参考訳）: MRANet: 肺癌と大腸癌の分類のための改良された残留注意ネットワーク
• Authors: Diponkor Bala, S M Rakib Ul Karim, Rownak Ara Rasul,
• Abstract要約: 肺癌と大腸癌は、がんの死亡率に大きく寄与する。 異なる画像検出に画像技術を活用することで、学習モデルは癌分類の自動化において有望であることが示されている。 改良された注意ネットワークアーキテクチャに基づく新しいアプローチを提案する。 提案モデルの精度は99.30%,96.63%,97.56%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Lung and colon cancers are predominant contributors to cancer mortality. Early and accurate diagnosis is crucial for effective treatment. By utilizing imaging technology in different image detection, learning models have shown promise in automating cancer classification from histopathological images. This includes the histopathological diagnosis, an important factor in cancer type identification. This research focuses on creating a high-efficiency deep-learning model for identifying lung and colon cancer from histopathological images. We proposed a novel approach based on a modified residual attention network architecture. The model was trained on a dataset of 25,000 high-resolution histopathological images across several classes. Our proposed model achieved an exceptional accuracy of 99.30%, 96.63%, and 97.56% for two, three, and five classes, respectively; those are outperforming other state-of-the-art architectures. This study presents a highly accurate deep learning model for lung and colon cancer classification. The superior performance of our proposed model addresses a critical need in medical AI applications.
• Abstract（参考訳）: 肺癌と大腸癌は、がんの死亡率に大きく寄与する。 早期かつ正確な診断は効果的な治療に不可欠である。 異なる画像検出に画像技術を活用することで、学習モデルは病理画像から癌分類を自動化することを約束している。 病理組織学的診断は癌型の同定に重要な要素である。 本研究は, 病理組織像から肺癌と大腸癌を同定するための高能率ディープラーニングモデルの構築に焦点をあてる。 改良された注意ネットワークアーキテクチャに基づく新しいアプローチを提案する。 このモデルは、いくつかのクラスにわたる25,000の高解像度の病理像のデータセットに基づいて訓練された。 提案モデルでは,2クラス,3クラス,5クラスの99.30%,96.63%,97.56%の精度を実現した。 本研究は,肺癌および大腸癌の分類における高精度深層学習モデルを提案する。 提案モデルの優れた性能は、医療用AIアプリケーションにおける重要なニーズに対処する。

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