論文の概要: An Efficient Deep Learning Framework for Brain Stroke Diagnosis Using Computed Tomography (CT) Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03558v2
• Date: Sun, 13 Jul 2025 05:47:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:07.832048
• Title: An Efficient Deep Learning Framework for Brain Stroke Diagnosis Using Computed Tomography (CT) Images
• Title（参考訳）: CT画像を用いた脳卒中診断のための高能率ディープラーニングフレームワーク
• Authors: Md. Sabbir Hossen, Eshat Ahmed Shuvo, Shibbir Ahmed Arif, Pabon Shaha, Md. Saiduzzaman, Mostofa Kamal Nasir,
• Abstract要約: 脳卒中は世界中で死亡率と長期障害の主な原因である。 ほとんどのストローク分類技術は、単一のスライスレベルの予測メカニズムを使用する。 本研究では,CTスキャン画像を用いた脳卒中早期予測のための機械学習モデルについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain stroke is a leading cause of mortality and long-term disability worldwide, underscoring the need for precise and rapid prediction techniques. Computed Tomography (CT) scan is considered one of the most effective methods for diagnosing brain strokes. Most stroke classification techniques use a single slice-level prediction mechanism, requiring radiologists to manually select the most critical CT slice from the original CT volume. Although clinical evaluations are often used in traditional diagnostic procedures, machine learning (ML) has opened up new avenues for improving stroke diagnosis. To supplement traditional diagnostic techniques, this study investigates machine learning models for early brain stroke prediction using CT scan images. This research proposes a novel machine learning approach to brain stroke detection, focusing on optimizing classification performance with pre-trained deep learning models and advanced optimization strategies. Pre-trained models, including DenseNet201, InceptionV3, MobileNetV2, ResNet50, and Xception, are used for feature extraction. Feature engineering techniques, including BFO, PCA, and LDA, further enhance model performance. These features are then classified using machine learning algorithms, including SVC, RF, XGB, DT, LR, KNN, and GNB. Our experiments demonstrate that the combination of MobileNetV2, LDA, and SVC achieved the highest classification accuracy of 97.93%, significantly outperforming other model-optimizer-classifier combinations. The results underline the effectiveness of integrating lightweight pre-trained models with robust optimization and classification techniques for brain stroke diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 脳卒中は世界中で死亡率と長期障害の主な原因であり、正確かつ迅速な予測技術の必要性を浮き彫りにしている。 CTスキャンは脳卒中を診断する最も効果的な方法の1つである。 ほとんどの脳卒中分類法は1つのスライスレベルの予測機構を使用しており、放射線医は元のCTボリュームから最も重要なCTスライスを手動で選択する必要がある。 従来の診断法では臨床評価が用いられることが多いが、機械学習(ML)は脳卒中診断を改善するための新たな道を開いた。 従来の診断技術を補うため,CTスキャン画像を用いた脳卒中早期予測のための機械学習モデルについて検討した。 本研究では,事前学習したディープラーニングモデルによる分類性能の最適化と高度な最適化戦略に着目し,脳卒中検出のための新しい機械学習手法を提案する。 DenseNet201、InceptionV3、MobileNetV2、ResNet50、Xceptionなどの事前訓練されたモデルが特徴抽出に使用されている。 BFO、PCA、LDAといった機能エンジニアリング技術は、モデル性能をさらに向上させる。 これらの機能は、SVC、RF、XGB、DT、LR、KNN、GNBといった機械学習アルゴリズムを使って分類される。 実験の結果,MobileNetV2,LDA,SVCの組み合わせは97.93%の分類精度を達成し,他のモデル最適化器と分類器の組み合わせよりも有意に優れていた。 その結果、脳卒中診断のためのロバストな最適化と分類技術による軽量事前訓練モデルの統合の有効性が明らかにされた。

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