Unveiling the Hidden: Leveraging Medical Imaging Data for Enhanced Brain Tumor Detection Using CNN Architectures
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumor detection using deep learning has made significant progress, but there are still several challenges and problems that researchers and practitioners are actively addressing like limited data availability, imbalanced data, generalization of data, data preprocessing and integration into clinical practice.To overcome these challenges, this study proposes the use of several transfer learning techniques and CNNs to provide a unique method for classifying brain tumors.Specifically, we employed three well-known transfer learning architectures, namely VGG, ResNet, and MobileNet, to explore their performance in brain tumor detection.Advantages of using VGG, ResNet, and MobileNet models include their ability to leverage pre-trained knowledge, adaptability to different problem domains, architectural diversity, simplicity, efficiency, state-of-the-art performance.Deep learning and models with prior training are used to improve the accuracy and efficiency of classifying brain tumors.The comparative study of various models showed that in order to classify brain tumor images, MobileNet stands out with the highest accuracy of 98.66% as compared to 97.55% of VGG and 87.44% of ResNet.The outcomes of this project help advance the field of diagnostic imaging and aid medical practitioners in the prompt and precise identification of brain tumors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».