論文の概要: Efficient Brain Tumor Classification with Lightweight CNN Architecture: A Novel Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01674v1
- Date: Sat, 01 Feb 2025 21:06:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:56:45.679110
- Title: Efficient Brain Tumor Classification with Lightweight CNN Architecture: A Novel Approach
- Title（参考訳）: 軽量CNNアーキテクチャを用いた高能率脳腫瘍分類 : 新しいアプローチ
- Authors: Priyam Ganguly, Akhilbaran Ghosh,
- Abstract要約: MRI画像を用いた脳腫瘍の分類は、早期かつ正確な検出が患者の予後に大きな影響を及ぼす医療診断において重要である。
近年のディープラーニング(DL)の進歩は将来性を示しているが、多くのモデルは精度と計算効率のバランスに苦慮している。
本稿では,分離可能な畳み込みと圧縮・励振ブロック(SEブロック)を統合した新しいモデルアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Brain tumor classification using MRI images is critical in medical diagnostics, where early and accurate detection significantly impacts patient outcomes. While recent advancements in deep learning (DL), particularly CNNs, have shown promise, many models struggle with balancing accuracy and computational efficiency and often lack robustness across diverse datasets. To address these challenges, we propose a novel model architecture integrating separable convolutions and squeeze and excitation (SE) blocks, designed to enhance feature extraction while maintaining computational efficiency. Our model further incorporates batch normalization and dropout to prevent overfitting, ensuring stable and reliable performance. The proposed model is lightweight because it uses separable convolutions, which reduce the number of parameters, and incorporates global average pooling instead of fully connected layers to minimize computational complexity while maintaining high accuracy. Our model does better than other models by about 0.5% to 1.0% in accuracy and 1.5% to 2.5% in loss reduction, as shown by many experiments. It has a validation accuracy of 99.22% and a test accuracy of 98.44%. These results highlight the model's ability to generalize effectively across different brain tumour types, offering a robust tools for clinical applications. Our work sets a new benchmark in the field, providing a foundation for future research in optimizing the accuracy and efficiency of DL models for medical image analysis.
- Abstract（参考訳）: MRI画像を用いた脳腫瘍の分類は、早期かつ正確な検出が患者の予後に大きな影響を及ぼす医療診断において重要である。
近年のディープラーニング(DL)の進歩、特にCNNは将来性を示しているが、多くのモデルは精度と計算効率のバランスに苦慮し、多種多様なデータセット間の堅牢性を欠いている。
これらの課題に対処するために,分離可能な畳み込みと圧縮・励振ブロック(SEブロック)を統合した新しいモデルアーキテクチャを提案する。
さらに、バッチの正規化とドロップアウトを取り入れて、オーバーフィットを防止し、安定的で信頼性の高い性能を確保します。
提案手法は分離可能な畳み込みを用いてパラメータ数を削減し,完全連結層ではなくグローバル平均プーリングを導入し,高い精度を維持しながら計算複雑性を最小化するため,軽量である。
我々のモデルは、多くの実験で示されているように、精度が約0.5%から1.0%、損失が1.5%から2.5%向上する。
検証精度は99.22%、テスト精度は98.44%である。
これらの結果は、異なる種類の脳腫瘍を効果的に一般化するモデルの能力を強調し、臨床応用のための堅牢なツールを提供する。
本研究は,医療画像解析のためのDLモデルの精度と効率を最適化するための今後の研究の基盤となる,新しいベンチマークを分野に設定する。
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