論文の概要: Brain Tumor Classification from 3D MRI Using Persistent Homology and Betti Features: A Topological Data Analysis Approach on BraTS2020

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13771v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 05:44:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.395011
• Title: Brain Tumor Classification from 3D MRI Using Persistent Homology and Betti Features: A Topological Data Analysis Approach on BraTS2020
• Title（参考訳）: 持続的ホモロジーとベティ特徴を用いた3次元MRIからの脳腫瘍の分類 : BraTS2020のトポロジカルデータ解析
• Authors: Faisal Ahmed,
• Abstract要約: トポロジカルデータ解析に基づく脳腫瘍分類のためのトポロジ駆動フレームワークを提案する。 我々はBraTS 2020データセットからFLAIR(Fluid Attenuated Inversion Recovery)の画像を分析した。 脳腫瘍構造の基礎となるトポロジを要約した100のトポロジ的特徴のコンパクトなセットを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8374077003751697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and interpretable brain tumor classification from medical imaging remains a challenging problem due to the high dimensionality and complex structural patterns present in magnetic resonance imaging (MRI). In this study, we propose a topology-driven framework for brain tumor classification based on Topological Data Analysis (TDA) applied directly to three-dimensional (3D) MRI volumes. Specifically, we analyze 3D Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) images from the BraTS 2020 dataset and extract interpretable topological descriptors using persistent homology. Persistent homology captures intrinsic geometric and structural characteristics of the data through Betti numbers, which describe connected components (Betti-0), loops (Betti-1), and voids (Betti-2). From the 3D MRI volumes, we derive a compact set of 100 topological features that summarize the underlying topology of brain tumor structures. These descriptors represent complex 3D tumor morphology while significantly reducing data dimensionality. Unlike many deep learning approaches that require large-scale training data or complex architectures, the proposed framework relies on computationally efficient topological features extracted directly from the images. These features are used to train classical machine learning classifiers, including Random Forest and XGBoost, for binary classification of high-grade glioma (HGG) and low-grade glioma (LGG). Experimental results on the BraTS 2020 dataset show that the Random Forest classifier combined with selected Betti features achieves an accuracy of 89.19%. These findings highlight the potential of persistent homology as an effective and interpretable approach for analyzing complex 3D medical images and performing brain tumor classification.
• Abstract（参考訳）: 医用画像からの正確な脳腫瘍分類は、MRI(MRI)における高次元像と複雑な構造パターンのため、依然として難しい問題である。 本研究では,3次元MRIボリュームに直接適用したトポロジカルデータ解析(TDA)に基づく脳腫瘍分類のためのトポロジ駆動フレームワークを提案する。 具体的には,BraTS 2020データセットからFLAIR(Fluid Attenuated Inversion Recovery)画像を分析し,永続的ホモロジーを用いて解釈可能なトポロジ記述子を抽出する。 永続ホモロジーは、連結成分 (Betti-0)、ループ (Betti-1)、ヴォイド (Betti-2) を記述したベティ数を通して、データの固有幾何学的および構造的特性をキャプチャする。 3D MRIのボリュームから,脳腫瘍構造の基礎となるトポロジを要約した100のトポロジ的特徴のコンパクトなセットを導出する。 これらの記述子は複雑な3次元腫瘍形態を表現し、データ次元を著しく減少させる。 大規模なトレーニングデータや複雑なアーキテクチャを必要とする多くのディープラーニングアプローチとは異なり、提案するフレームワークは、画像から直接抽出される計算効率の良い位相的特徴に依存している。 これらの特徴は、Random ForestやXGBoostといった古典的な機械学習分類器を訓練するために使われ、HGG(High-grade glioma)とLGG(low-grade glioma)のバイナリ分類に使用される。 BraTS 2020データセットの実験結果は、ランダムフォレスト分類器と選択されたベティ特徴を組み合わせることで、89.19%の精度が得られることを示している。 これらの知見は、複雑な3次元医用画像を分析し、脳腫瘍の分類を行うための効果的かつ解釈可能なアプローチとして、永続的ホモロジーの可能性を強調した。

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