Design of a Predictive Modeling System for MRI Brain Image Classification
Notice bibliographique
Résumé
An accurate identification and characterization of any potential abnormalities in the MRI brain image is required for efficient classification of brain cancer.Recent advancements by computerized diagnosis eradicate the possibility of radiologists making an incorrect diagnosis based on their skills to perceive and interpret data.This work proposed an efficient deep learning based Predictive Modeling System for Brain Cancer Classification (PMS-BCC).It consists of three modules: feature extraction module, feature selection module and classification module.To localize the patterns for brain cancer, PMS-BCC uses stacked convolution and pooling layers along with random skip connections.The main advantage of using this combination is that it allows the model to learn hierarchical and spatially invariant features efficiently, while also addressing common issues like vanishing gradients and overfitting.In the feature extraction module, the convolution layer is responsible for the extraction of locally relevant features, while the pooling layers minimize the feature dimension.In the subsequent module, an AntLion Optimization (ALO) is used to choose the optimal subset of features, and a neural network using Greedy Layerwise Training (GLT) is used in the classification module to do the classification.The gradient based optimization techniques suffer from local minima.ALO does not depend on gradients and can explore search space more effectively to avoid local minima compared to gradient based techniques and its variations.ALO has a better exploitation-exploration balance due to its specific hunting strategy than other metaheuristic algorithms.Results showed that the proposed PMS-BCC architecture with GLT improves the classification accuracy from 93.1% (convention training) to 98.6% for binary classification (normal/abnormal) and 93% (conventional training) to 98.2% for multiclass (normal/low-grade/high-grade) classification of MRI brain images obtained from REpository of Molecular BRAin Neoplasia DaTa (REMBRANDT) database.Though the proposed PMS-BCC system provides promising results, only the axial views of brain in the REMBRANDT database is used for the analysis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».