論文の概要: Accelerating Cerebral Diagnostics with BrainFusion: A Comprehensive MRI Tumor Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24149v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 00:53:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.66422
• Title: Accelerating Cerebral Diagnostics with BrainFusion: A Comprehensive MRI Tumor Framework
• Title（参考訳）: 脳フュージョンによる脳波診断の高速化 : 総合的なMRI腫瘍の枠組み
• Authors: Walid Houmaidi, Youssef Sabiri, Salmane El Mansour Billah, Amine Abouaomar,
• Abstract要約: 磁気共鳴画像(MRI)を用いた脳腫瘍解析の進歩であるBrainFusionについて検討した。 我々は,VGG16,ResNet50,Xceptionを含む腫瘍分類のための細調整畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を,境界ボックスによる正確な腫瘍局在のためのYOLOv8と組み合わせた。 実験の結果, 微調整されたVGG16モデルでは99.86%の精度が達成され, 従来のベンチマークをはるかに上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The early and accurate classification of brain tumors is crucial for guiding effective treatment strategies and improving patient outcomes. This study presents BrainFusion, a significant advancement in brain tumor analysis using magnetic resonance imaging (MRI) by combining fine-tuned convolutional neural networks (CNNs) for tumor classification--including VGG16, ResNet50, and Xception--with YOLOv8 for precise tumor localization with bounding boxes. Leveraging the Brain Tumor MRI Dataset, our experiments reveal that the fine-tuned VGG16 model achieves test accuracy of 99.86%, substantially exceeding previous benchmarks. Beyond setting a new accuracy standard, the integration of bounding-box localization and explainable AI techniques further enhances both the clinical interpretability and trustworthiness of the system's outputs. Overall, this approach underscores the transformative potential of deep learning in delivering faster, more reliable diagnoses, ultimately contributing to improved patient care and survival rates.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の早期かつ正確な分類は、効果的な治療戦略の導出と患者の予後の改善に不可欠である。 本研究では, MRIを用いた脳腫瘍解析において, VGG16, ResNet50, Xceptionを含む細調整畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と, YOLOv8を併用し, 境界ボックスによる正確な腫瘍局所化を図ったBrainFusionを提案する。 脳腫瘍MRIデータセットを利用することで、細調整されたVGG16モデルが99.86%のテスト精度を達成し、前回のベンチマークを大幅に上回る結果となった。 新たな精度基準の設定に加えて、バウンディングボックスのローカライゼーションと説明可能なAI技術の統合により、システムのアウトプットの臨床的解釈可能性と信頼性がさらに向上する。 全体として、このアプローチは、より高速で信頼性の高い診断を提供するためのディープラーニングの変革の可能性を強調し、最終的には患者のケアと生存率の改善に寄与する。

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