論文の概要: ORB-SVM : An Innovative Hybrid Framework for Efficient Brain Tumor Detection from MRI Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02333v1
• Date: Wed, 02 Sep 2026 09:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.211463
• Title: ORB-SVM : An Innovative Hybrid Framework for Efficient Brain Tumor Detection from MRI Scans
• Title（参考訳）: ORB-SVM : MRIスキャンによる高能率脳腫瘍検出のための革新的ハイブリッドフレームワーク
• Abstract要約: 本研究では,オブジェクト指向FASTと回転BRIEF(ORB)アルゴリズムを正確な特徴抽出に用い,SVM(Support Vector Machine)を分類に用いたハイブリッドフレームワークを提案する。 提案手法は,非情報背景データの影響を効果的に最小化する,99.5%のサブスタンタルデータ削減を実現する。 Br35Hデータセット上での実験的な評価により、このフレームワークは97.5%の精度で分類できることが示された。
• 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: Brain cancer remains one of the most significant challenges in modern medicine, where the accuracy of early stage diagnosis is a decisive factor in patient survival and treatment efficacy. Although Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the established gold standard for visualizing neurological structures, the interpretation of these high dimensional scans is often complicated by subjective variability among practitioners and the inherent noise present in complex medical images. While contemporary approaches frequently rely on high parameter deep learning architectures, such models often involve significant computational costs and require extensive data for effective training. This study introduces a hybrid framework that utilizes the Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) algorithm for precise feature extraction and a Support Vector Machine (SVM) for classification [1], [2]. The proposed approach achieves a sub- stantial data reduction of approximately 99.5%, which effectively minimizes the influence of non informative background data while preserving critical diagnostic patterns essential for tumor identification. By balancing feature sparsity with a robust kernel based classifier, this methodology addresses the limitations of over parameterized systems while maintaining high diagnostic integrity. Experimental evaluations conducted on the Br35H dataset demonstrate that the framework attains a classification accuracy of 97.5%. The findings suggest that the integration of localized feature representation and optimized classification provides a reliable and resource efficient alternative for medical image analysis, offering a structured solution that maintains per- formance without the need for extensive computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 脳がんは現代医学における最も重要な課題の1つであり、早期診断の精度は、患者の生存と治療効果において決定的な要因である。 磁気共鳴イメージング(MRI)は、神経構造を可視化するための確立された金の標準であるが、これらの高次元スキャンの解釈は、実践者間の主観的変動と複雑な医用画像に存在する固有のノイズによってしばしば複雑である。 現代のアプローチは高パラメータのディープラーニングアーキテクチャによく依存するが、そのようなモデルは計算コストがかなり高く、効果的なトレーニングには膨大なデータを必要とすることが多い。 本研究では,オブジェクト指向FASTと回転BRIEF(ORB)アルゴリズムを正確な特徴抽出に利用するハイブリッドフレームワークと,分類 [1], [2] のためのサポートベクトルマシン(SVM)を紹介する。 提案手法は,非情報背景データの影響を最小限に抑えつつ,腫瘍の同定に必須な診断パターンを保ちながら,非情報背景データの影響を効果的に軽減する。 この手法は、カーネルベースの堅牢な分類器と特徴空間のバランスをとることにより、高い診断整合性を維持しながらパラメータ化システムの限界に対処する。 Br35Hデータセット上での実験的な評価により、このフレームワークは97.5%の精度で分類できることが示された。 この結果は,局所的特徴表現と最適化された分類の統合が,医療画像解析の信頼性と資源効率の代替となることを示唆している。

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