Recent Trends on Brain Tumor Detection Using Hybrid Deep Learning Methods
Notice bibliographique
Résumé
The term "brain tumor" describes the unregulated increase in brain cells, which can have various adverse consequences. In the field of medical research, a variety of methods are employed to find brain tumor and the most reliable method still utilized by specialists is Magnetic Resonance Imaging (MRI). The noninvasive MRI method has developed into a primary emission brain tumor investigative tool. In order to accurately identify the extent of tumor, reliable, entirely an automatic segmentation method for the brain tumor and this is still being investigated. There is a higher possibility of success for the treatment when tumors are found early. Detecting brain tumor affected cells is tedious and time-consuming process. Identification and classification of brain tumors at the earliest is very essential for effective treatment. This article conducted an analysis of existing methodologies to apply various forms of deep learning techniques to MRI data. This review provides hybrid deep learning based brain tumor diagnosis approach which combines different deep learning methods like Convolutional Neural Networks (CNN), UNET Architecture, GoogLeNet and Gabor Filter for feature extraction. From extensive survey, this review concludes that deep learning approaches provide more accurate and efficient results than traditional machine learning algorithms. This survey highlights the current clinical challenges, potential future solutions and opens up the researcher's challenges to evolve systematic brain tumor detection system demonstrating clinically acceptable better accuracy which will assist the radiologists in diagnosis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».