論文の概要: Enhancing Transfer Learning for Medical Image Classification with SMOTE: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20235v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 18:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:46.160613
• Title: Enhancing Transfer Learning for Medical Image Classification with SMOTE: A Comparative Study
• Title（参考訳）: SMOTEを用いた医用画像分類のための伝達学習の強化 : 比較検討
• Authors: Md. Zehan Alam, Tonmoy Roy, H. M. Nahid Kawsar, Iffat Rimi,
• Abstract要約: 本稿では,医療画像における多ラベル画像分類へのトランスファーラーニング(TL)の適用について検討し,拡張する。 以上の結果から, TLモデルは脳腫瘍の分類に優れ, ほぼ最適測定値が得られた。 我々は,SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Computing Technique)とTLと従来の機械学習(ML)手法を統合し,精度を1.97%向上し,リコール(感度)を5.43%向上し,特異度を0.72%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper explores and enhances the application of Transfer Learning (TL) for multilabel image classification in medical imaging, focusing on brain tumor class and diabetic retinopathy stage detection. The effectiveness of TL-using pre-trained models on the ImageNet dataset-varies due to domain-specific challenges. We evaluate five pre-trained models-MobileNet, Xception, InceptionV3, ResNet50, and DenseNet201-on two datasets: Brain Tumor MRI and APTOS 2019. Our results show that TL models excel in brain tumor classification, achieving near-optimal metrics. However, performance in diabetic retinopathy detection is hindered by class imbalance. To mitigate this, we integrate the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) with TL and traditional machine learning(ML) methods, which improves accuracy by 1.97%, recall (sensitivity) by 5.43%, and specificity by 0.72%. These findings underscore the need for combining TL with resampling techniques and ML methods to address data imbalance and enhance classification performance, offering a pathway to more accurate and reliable medical image analysis and improved patient outcomes with minimal extra computation powers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳腫瘍クラスと糖尿病網膜症ステージ検出に焦点をあて,マルチラベル画像分類におけるトランスファーラーニング(TL)の適用について検討し,拡張する。 ドメイン固有の課題によるImageNetデータセットバリア上でのTL使用事前トレーニングモデルの有効性。 脳腫瘍MRI(Brain tumor MRI)とAPTOS 2019(APTOS 2019)の5つの事前トレーニングモデル(MobileNet、Xception、InceptionV3、ResNet50、DenseNet201-on)を評価した。 以上の結果から, TLモデルは脳腫瘍の分類に優れ, ほぼ最適測定値が得られた。 しかし,糖尿病網膜症検出の成績は,クラス不均衡によって阻害される。 これを軽減するために、SMOTE(Synthetic Minority Over-Sampling Technique)とTLおよび従来の機械学習(ML)メソッドを統合し、精度を1.97%改善し、リコール(感度)を5.43%改善し、特異度を0.72%向上させる。 これらの知見は、データ不均衡に対処し、分類性能を向上させるために、TLと再サンプリング技術とMLメソッドを組み合わせる必要性を強調し、より正確で信頼性の高い医用画像解析への経路を提供し、最小限の計算能力で患者の結果を改善することを可能にした。

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