論文の概要: Brain Tumor Detection through Thermal Imaging and MobileNET
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23627v1
- Date: Mon, 30 Jun 2025 08:45:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.981411
- Title: Brain Tumor Detection through Thermal Imaging and MobileNET
- Title（参考訳）: 熱画像とMobileNETによる脳腫瘍検出
- Authors: Roham Maiti, Debasmita Bhoumik,
- Abstract要約: 脳は身体機能や認知過程の制御において重要な役割を担っている。
バイオプシー、MRI、CTスキャンを含む従来の脳腫瘍検出方法は、高価で専門的な専門知識を必要とするため、しばしば課題に直面している。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の最近の進歩は、脳腫瘍の同定と分類を自動化する強力な能力を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain plays a crucial role in regulating body functions and cognitive processes, with brain tumors posing significant risks to human health. Precise and prompt detection is a key factor in proper treatment and better patient outcomes. Traditional methods for detecting brain tumors, that include biopsies, MRI, and CT scans often face challenges due to their high costs and the need for specialized medical expertise. Recent developments in machine learning (ML) and deep learning (DL) has exhibited strong capabilities in automating the identification and categorization of brain tumors from medical images, especially MRI scans. However, these classical ML models have limitations, such as high computational demands, the need for large datasets, and long training times, which hinder their accessibility and efficiency. Our research uses MobileNET model for efficient detection of these tumors. The novelty of this project lies in building an accurate tumor detection model which use less computing re-sources and runs in less time followed by efficient decision making through the use of image processing technique for accurate results. The suggested method attained an average accuracy of 98.5%.
- Abstract（参考訳）: 脳は身体機能や認知過程の調節において重要な役割を担い、脳腫瘍は人間の健康に重大なリスクをもたらす。
正確かつ迅速な検出は、適切な治療とより良い患者結果の鍵となる要素である。
バイオプシー、MRI、CTスキャンを含む従来の脳腫瘍検出方法は、高価で専門的な専門知識を必要とするため、しばしば課題に直面している。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の最近の進歩は、医療画像、特にMRIスキャンから脳腫瘍の同定と分類を自動化する強力な能力を示した。
しかしながら、これらの古典的なMLモデルには、高い計算要求、大規模なデータセットの必要性、長いトレーニング時間といった制限があり、それによってアクセシビリティと効率が損なわれる。
本研究は,これらの腫瘍の効率的な検出にMobileNETモデルを用いている。
このプロジェクトの新規性は、より少ない計算資源を使用し、少ない時間で実行される正確な腫瘍検出モデルを構築することにある。
提案手法は平均精度98.5%に達した。
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