Design of an Iterative Cluster-Based Model for Detection of Brain Tumors Using Deep Transfer Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
A tumor develops when brain cells exhibit abnormal growth patterns within various body locations, characterized by irregular boundaries and shapes.Typically, these tumors exhibit rapid proliferation, increasing at a rate of approximately 1.6% per day.This abnormal cell growth can lead to invisible illnesses and alterations in psychological and behavioral functions, contributing to a rising trend in adult mortality rates worldwide.Therefore, Brain tumors must be detected early.Failure to do so may cause a deadly, incurable condition.Effective brain tumor therapy improves survival if detected early.Magnetic Resonance Imaging (MRI) is essential for finding and classifying brain tumors.The manual nature of brain tumor diagnosis and classification makes it prone to errors, necessitating the development of automated processes for improved accuracy.In light of these considerations, we have devised with a fully automated way to use MR images to find and classify brain tumors.Our approach encompasses three key phases: pre-processing, segmentation, and classification.To detect tumors in the brain, we utilized MRI, employing the deep transfer with the transformed VGG19 model.Notably, our research demonstrates superior growth rates when using other pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) models such as AlexNet and VGG-16.The deep transfer learning with the transformed VGG19 model yielded accuracy achieving 98.65% (dataset 1) and 99.18% (dataset 2) for different datasets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».