A Novel Deep Learning Approach for Brain Tumors Classification Using MRI Images
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of brain tumors (BTs) can save valuable lives.BTs classification is usually accomplished by using magnetic resonance imaging (MRI), which is commonly carried out earlier than definitive talent surgery.Machine learning (ML) strategies can assist radiologists to diagnose tumors barring invasive measures.One of the challenges of traditional classifiers is that they rely on informative hand-crafted features, which can be a time-consuming process to extract.We proposed fully automatic framework for BTs classification with weighted contrast-enhanced MRI images.The proposed framework includes an enhancement preprocessing to improve input images quality and a classification phase for images classification into three classes of tumors (meningioma, glioma and pituitary tumor) and ordinary cases.The model was built used "Lightweight Convolutional Neural Network (LWCNN)" that allows to automatically extract features.We tested the LWCNN model in two experiments.In the first one, the model has been tested with original datasets.We tested our proposed framework on the same dataset after enhancing the features of MRI images in the second experiment.As per the experiment results, it has been observed that the proposed framework achieves the desired outcome which demonstrates the effectiveness of our proposed framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».