論文の概要: An Explainable Deep Learning Framework for Brain Stroke and Tumor Progression via MRI Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09161v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 18:19:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.857157
• Title: An Explainable Deep Learning Framework for Brain Stroke and Tumor Progression via MRI Interpretation
• Title（参考訳）: MRIによる脳卒中・腫瘍進展診断のための説明可能なディープラーニングフレームワーク
• Authors: Rajan Das Gupta, Md Imrul Hasan Showmick, Mushfiqur Rahman Abir, Shanjida Akter, Md. Yeasin Rahat, Md. Jakir Hossen,
• Abstract要約: 本稿では,MRI画像から脳腫瘍と脳卒中を同定する深層学習システムについて述べる。 畳み込みニューラルネットワークであるMobileNet V2とResNet-50の2つの画期的な戦略を実行しました。 トレーニング精度は93%に達し、検証精度は88%まで向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Early and accurate detection of brain abnormalities, such as tumors and strokes, is essential for timely intervention and improved patient outcomes. In this study, we present a deep learning-based system capable of identifying both brain tumors and strokes from MRI images, along with their respective stages. We have executed two groundbreaking strategies involving convolutional neural networks, MobileNet V2 and ResNet-50-optimized through transfer learning to classify MRI scans into five diagnostic categories. Our dataset, aggregated and augmented from various publicly available MRI sources, was carefully curated to ensure class balance and image diversity. To enhance model generalization and prevent overfitting, we applied dropout layers and extensive data augmentation. The models achieved strong performance, with training accuracy reaching 93\% and validation accuracy up to 88\%. While ResNet-50 demonstrated slightly better results, Mobile Net V2 remains a promising option for real-time diagnosis in low resource settings due to its lightweight architecture. This research offers a practical AI-driven solution for early brain abnormality detection, with potential for clinical deployment and future enhancement through larger datasets and multi modal inputs.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍や脳卒中などの脳異常の早期かつ正確な検出は、タイムリーな介入と患者の結果の改善に不可欠である。 本研究では,MRI画像から脳腫瘍と脳卒中を同定する深層学習システムを提案する。 我々は、MRIスキャンを5つの診断カテゴリに分類するために、トランスファーラーニングにより最適化された、畳み込みニューラルネットワークであるMobileNet V2とResNet-50の2つの画期的な戦略を実行した。 我々のデータセットは、様々な公開MRIソースから収集および拡張され、クラスバランスと画像の多様性を確保するために慎重にキュレートされた。 モデル一般化の強化とオーバーフィッティングの防止のために,ドロップアウト層と広範囲なデータ拡張を適用した。 トレーニング精度は93\%に達し、検証精度は88\%に達した。 ResNet-50はわずかに良い結果を示したが、Mobile Net V2は軽量なアーキテクチャのため、低リソース設定でのリアルタイム診断には有望な選択肢である。 この研究は、脳の早期異常検出のための実践的なAI駆動ソリューションを提供し、より大規模なデータセットとマルチモーダル入力による臨床展開と今後の拡張の可能性を秘めている。

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