論文の概要: ResLink: A Novel Deep Learning Architecture for Brain Tumor Classification with Area Attention and Residual Connections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17259v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 09:00:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.431098
• Title: ResLink: A Novel Deep Learning Architecture for Brain Tumor Classification with Area Attention and Residual Connections
• Title（参考訳）: ResLink: 領域の注意と残差を考慮した脳腫瘍分類のための新しいディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Sumedha Arya, Nirmal Gaud,
• Abstract要約: ResLinkは、CTスキャン画像を用いた脳腫瘍分類のための新しいディープラーニングアーキテクチャである。 特徴学習と空間理解を強化するために、新しいエリアアテンション機構と残差接続を統合している。 95%の精度を達成し、強い一般化性を示す。
• 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 tumors show significant health challenges due to their potential to cause critical neurological functions. Early and accurate diagnosis is crucial for effective treatment. In this research, we propose ResLink, a novel deep learning architecture for brain tumor classification using CT scan images. ResLink integrates novel area attention mechanisms with residual connections to enhance feature learning and spatial understanding for spatially rich image classification tasks. The model employs a multi-stage convolutional pipeline, incorporating dropout, regularization, and downsampling, followed by a final attention-based refinement for classification. Trained on a balanced dataset, ResLink achieves a high accuracy of 95% and demonstrates strong generalizability. This research demonstrates the potential of ResLink in improving brain tumor classification, offering a robust and efficient technique for medical imaging applications.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、重要な神経機能を引き起こす可能性があるため、重大な健康上の問題を示す。 早期かつ正確な診断は効果的な治療に不可欠である。 本研究では,CTスキャン画像を用いた脳腫瘍分類のための新しいディープラーニングアーキテクチャであるResLinkを提案する。 ResLinkは、空間的にリッチな画像分類タスクのための特徴学習と空間理解を強化するために、新しいエリアアテンション機構と残差接続を統合している。 このモデルは多段階の畳み込みパイプラインを採用し、ドロップアウト、正規化、ダウンサンプリングを組み込み、最後に注意に基づく分類の改良を行った。 バランスの取れたデータセットに基づいてトレーニングされたResLinkは95%の精度を実現し、強力な一般化性を示している。 この研究は、脳腫瘍分類の改善におけるResLinkの可能性を示し、医用画像応用のための堅牢で効率的な技術を提供する。

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