論文の概要: Revolutionizing Glioma Segmentation & Grading Using 3D MRI - Guided Hybrid Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21673v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 18:51:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.255031
• Title: Revolutionizing Glioma Segmentation & Grading Using 3D MRI - Guided Hybrid Deep Learning Models
• Title（参考訳）: 3次元MRIを用いたハイブリッドディープラーニングモデルによるグリオーマセグメンテーション・グラディングの革新
• Authors: Pandiyaraju V, Sreya Mynampati, Abishek Karthik, Poovarasan L, D. Saraswathi,
• Abstract要約: 本研究は,U-Netに基づくセグメンテーションとDenseNet-VGG分類ネットワークを統合したハイブリッドディープラーニングモデルを開発する。 高次元MRIデータは、前処理によってモデルでうまく利用することができる。 その結果,グリオーマのタイムリーかつ信頼性の高い診断およびグレーディングを促進する上で,この枠組みの可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gliomas are brain tumor types that have a high mortality rate which means early and accurate diagnosis is important for therapeutic intervention for the tumors. To address this difficulty, the proposed research will develop a hybrid deep learning model which integrates U-Net based segmentation and a hybrid DenseNet-VGG classification network with multihead attention and spatial-channel attention capabilities. The segmentation model will precisely demarcate the tumors in a 3D volume of MRI data guided by spatial and contextual information. The classification network which combines a branch of both DenseNet and VGG, will incorporate the demarcated tumor on which features with attention mechanisms would be focused on clinically relevant features. High-dimensional 3D MRI data could successfully be utilized in the model through preprocessing steps which are normalization, resampling, and data augmentation. Through a variety of measures the framework is evaluated: measures of performance in segmentation are Dice coefficient and Mean Intersection over Union (IoU) and measures of performance in classification are accuracy precision, recall, and F1-score. The hybrid framework that has been proposed has demonstrated through physical testing that it has the capability of obtaining a Dice coefficient of 98% in tumor segmentation, and 99% on classification accuracy, outperforming traditional CNN models and attention-free methods. Utilizing multi-head attention mechanisms enhances notions of priority in aspects of the tumor that are clinically significant, and enhances interpretability and accuracy. The results suggest a great potential of the framework in facilitating the timely and reliable diagnosis and grading of glioma by clinicians is promising, allowing for better planning of patient treatment.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは高い死亡率を有する脳腫瘍であり、腫瘍の治療治療には早期かつ正確な診断が重要である。 そこで本研究では,U-Netに基づくセグメンテーションと,マルチヘッドアテンションと空間チャネルアテンション機能を備えたハイブリッドDenseNet-VGG分類ネットワークを統合したハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。 セグメンテーションモデルは、空間的および文脈的な情報によってガイドされたMRIデータの3次元ボリュームにおいて、腫瘍を正確に分離する。 DenseNetとVGGの両方のブランチを組み合わせた分類ネットワークは、注意機構を持つ特徴が臨床的に関連性のある特徴に焦点をあてられるように、デデアーク化された腫瘍を組み込む。 高次元MRIデータは、正規化、再サンプリング、データ拡張といった前処理によって、モデルでうまく利用することができる。 セグメンテーションにおける性能の尺度はDice係数とMean Intersection over Union (IoU)であり、分類における性能の尺度は精度、リコール、F1スコアである。 これまで提案されてきたハイブリッドフレームワークは,98%の腫瘍セグメンテーションのDice係数,99%の分類精度,従来のCNNモデルよりも優れたCNNモデル,アテンションフリーメソッドが得られた。 マルチヘッドアテンション機構を利用すると、臨床的に重要な腫瘍の側面における優先度の概念が強化され、解釈可能性と精度が向上する。 臨床医によるグリオーマのタイムリーかつ信頼性の高い診断およびグレーディングを促進する上で,この枠組みの大きな可能性を示唆し,患者の治療計画の改善が期待できる。

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