Brain Tumor Detection Using Advanced Deep Learning Implementations
Notice bibliographique
Résumé
Modern technological advancements are concentrated on the development of intelligent machines or software that mimic and respond like humans.Today's Artificial Intelligence computing activities encompass language processing, perception, learning, planning, and problem-solving.Early cancer detection is essential to saving as many lives as possible.A recent report from the "World Health Organization" (WHO) in February 2018 highlighted mortality associated with brain tumors or the "CNS" (Central Nervous System).This paper primarily aims to detect and predict the presence of brain tumors in individuals using "MRI" (Magnetic Resonance Imaging) brain scan images.This is achieved through machine learning techniques in classification.A model for identifying brain tumors is created using a deep learning algorithm and a dataset comprising thousands of images."Convolutional Neural Networks" (CNNs) are employed to identify and predict the likelihood of the presence of a brain tumor in an individual, based on the provided MRI scan image.This work explores several potential mechanisms for using deep learning techniques to construct models for brain tumor detection.The objective is to discover more effective methods to detect brain tumors based on MRI scans, thereby enabling neurologists to make decisions with increased ease, accuracy, and speed.Manual classification of brain tumors using only MRI images can be time-consuming, potentially delaying necessary treatment for the affected individual.Therefore, the assistive use of machine learning technology can help healthcare professionals enhance their work in combating brain tumors, a severe medical condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».