論文の概要: Multi-Class Brain Tumor Classification Using Advanced Deep Learning Models: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18682v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 04:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.00779
• Title: Multi-Class Brain Tumor Classification Using Advanced Deep Learning Models: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 高度な深層学習モデルを用いたマルチクラス脳腫瘍分類 : 比較検討
• Authors: Asad Channa, Asghar Ali Chandio, Akhtar Hussain Jalbani, Mehwish Leghari, Shahzad Memon,
• Abstract要約: 効率の良いNetB0は、テストされた他のアーキテクチャと比較して95%の精度で、全体的な分類に最適であった。 単純なCNNでは約20%のリコール率で髄膜腫を検出できたが、EfficientNetB0では89%のリコール率で髄膜腫を検出できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advancements in deep learning, accurately classifying brain tumors from MRI images continues to pose challenges. In this research, we present a comprehensive evaluation of five different convolutional neural networks (CNN) architectures, including a customized baseline model and four pre-trained models - for use in classifying multi-class brain tumors using a clinically-sourced dataset of approximately 10,000 MRI images. We have utilized five different architectures; VGG16, VGG19, DenseNet121, and EfficientNetB0, which were all tested and trained within an identical experimental framework. Performance was measured by both overall accuracy and tumor-wise recall as a means to measure the clinically-relevant performance of each architecture. We found that EfficientNetB0 had the best overall classification accuracy at 95%, when compared to the other architectures tested; specifically VGG16 (94.37%), VGG19 (92.29%), DenseNet121 (90.91%) and the customized CNN (78.00%). An especially important finding of our research was the considerable improvement in detecting meningiomas; specifically, while simple CNNs could detect meningiomas with a recall rate of approximately 20%, EfficientNetB0 was able to detect meningiomas with a recall rate of 89%. Meningiomas are often difficult to detect because they can appear very subtly on MRI images. Additionally, an interesting finding was that the deeper VGG19 performed worse than the shallower VGG16. This indicates that in many cases the architectural efficiency of a CNN model may be more important than its depth when working with medical images. Overall, EfficientNetB0 appears to provide the optimal trade-off between classification accuracy, number of parameters used in the model and clinically meaningful performance.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩にもかかわらず、MRI画像から脳腫瘍を正確に分類することは課題を呈し続けている。 本研究では,5つの異なる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを包括的に評価し,カスタマイズされたベースラインモデルと4つの事前訓練モデルを用いて,約1万個のMRI画像を用いて,マルチクラス脳腫瘍の分類を行う。 我々は、VGG16、VGG19、DenseNet121、EfficientNetB0の5つの異なるアーキテクチャを活用しました。 全身的精度と腫瘍関連リコールにより, 各建築の臨床的関連性を評価する方法として, 性能を測定した。 VGG16 (94.37%)、VGG19 (92.29%)、DenseNet121 (90.91%)、カスタマイズされたCNN (78.00%)。 特に重要な発見は髄膜腫の検出の改善であり, 単純CNNでは約20%のリコール率で髄膜腫を検出できたが, 有効NetB0では89%のリコール率で髄膜腫を検出できた。 髄膜腫は、MRI画像に非常に微妙に現れるため、検出が難しいことが多い。 さらに興味深い発見は、より深いVGG19はより浅いVGG16よりも悪化したことである。 これは、多くの場合、医療画像を扱う場合、CNNモデルのアーキテクチャ効率が、その深さよりも重要であることを示している。 全体として、EfficientNetB0は、分類精度、モデルで使用されるパラメータの数、臨床的に意味のあるパフォーマンスの間の最適なトレードオフを提供する。

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