論文の概要: Enhanced 3D Brain Tumor Segmentation Using Assorted Precision Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04008v1
• Date: Tue, 05 May 2026 17:30:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-06 19:35:44.063036
• Title: Enhanced 3D Brain Tumor Segmentation Using Assorted Precision Training
• Title（参考訳）: 順応的精密トレーニングによる脳腫瘍の3次元分節化
• Authors: Adwaitt Pandya, Ozioma C. Oguine, Harita Bhargava, Shrikant Zade,
• Abstract要約: 本研究は良性腫瘍と悪性腫瘍の2つの主要なカテゴリについて検討する。 この研究は、脳腫瘍の早期同定に最先端のアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A brain tumor is a medical disorder faced by individuals of all demographics. Medically, it is described as the spread of non-essential cells close to or throughout the brain. Symptoms of this ailment include headaches, seizures, and sensory changes. This research explores two main categories of brain tumors: benign and malignant. Benign spreads steadily, and malignant expresses growth, making it dangerous. Early identification of brain tumors is a crucial factor for the survival of patients. This research provides a state-of-the-art approach to the early identification of tumors within the brain. We implemented the SegResNet architecture, a widely adopted architecture for three-dimensional segmentation, and trained it using the automatic multi-precision method. We incorporated the dice loss function and dice metric for evaluating the model. We got a dice score of 0.84. For the tumor core, we got a dice score of 0.84; for the whole tumor, 0.90; and for the enhanced tumor, we got a score of 0.79.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、あらゆる集団の個人が直面する医学的障害である。 医学的には、脳の近くまたは至る所で非必要細胞が拡散していると説明される。 この病気の症状には頭痛、発作、感覚の変化がある。 本研究は良性腫瘍と悪性腫瘍の2つの主要なカテゴリについて検討する。 良性は着実に広がり、悪性は成長を示し、危険である。 脳腫瘍の早期発見は、患者の生存にとって重要な要因である。 この研究は、脳内の腫瘍を早期に同定するための最先端のアプローチを提供する。 我々は,3次元セグメンテーションに広く採用されているSegResNetアーキテクチャを実装した。 モデル評価のためにダイス損失関数とダイスメータを組み込んだ。 サイコロスコアは0.84。 腫瘍コアは0.84点,全腫瘍は0.90点,造影腫瘍は0.79点であった。

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