Fugu-MT 論文翻訳(概要): MRI Brain Tumor Detection with Computer Vision

論文の概要: MRI Brain Tumor Detection with Computer Vision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10250v1
Date: Sat, 11 Oct 2025 15:07:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.859776
Title: MRI Brain Tumor Detection with Computer Vision
Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いたMRI脳腫瘍検出
Authors: Jack Krolik, Jake Lynn, John Henry Rudden, Dmytro Vremenko,
Abstract要約: 本研究では,MRIによる脳腫瘍の自動検出とセグメント化におけるディープラーニング技術の応用について検討した。我々は、脳腫瘍を効果的に分類するために、基本的なロジスティック回帰、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Residual Networks(ResNet)など、いくつかの機械学習モデルを採用している。
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License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: This study explores the application of deep learning techniques in the automated detection and segmentation of brain tumors from MRI scans. We employ several machine learning models, including basic logistic regression, Convolutional Neural Networks (CNNs), and Residual Networks (ResNet) to classify brain tumors effectively. Additionally, we investigate the use of U-Net for semantic segmentation and EfficientDet for anchor-based object detection to enhance the localization and identification of tumors. Our results demonstrate promising improvements in the accuracy and efficiency of brain tumor diagnostics, underscoring the potential of deep learning in medical imaging and its significance in improving clinical outcomes.
Abstract（参考訳）: 本研究では,MRIによる脳腫瘍の自動検出とセグメント化におけるディープラーニング技術の応用について検討した。我々は、脳腫瘍を効果的に分類するために、基本的なロジスティック回帰、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Residual Networks(ResNet)など、いくつかの機械学習モデルを採用している。さらに,U-Netのセマンティックセグメンテーションおよびアンカーベースオブジェクト検出に有効であるEfficientDetを用いて腫瘍の局在と同定を強化することを検討した。以上の結果から,脳腫瘍診断の精度と効率が向上し,医用画像における深層学習の可能性と臨床効果の向上に意義があることが示唆された。

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