Automated Brain Tumor Detection with Advanced Machine Learning Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Early diagnosis is essential for the prognosis of brain tumors. Conventional methods of brain tumor classification involve biopsy through invasive brain surgery. Here we worked on the analysis of 3000 Magnetic Resonance Imaging (MRI) brain images consisting of glioma, meningioma, pituitary tumors and healthy brains to develop non-invasive strategies for the detection of tumors using a machine learning approach. This work included data augmentation to achieve equal numbers of tumor and non-tumor samples 1500 each. Seven methods were used for the classification purpose: Logistic Regression, SVC, KNN, Naïve Bayes, Neural Network, Random Forest, and cluster analysis through K-means. Basic evaluating parameters were used as the performance indicators including accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC to determine the efficiency of each model. Out of the four algorithms tested Logistic Regression and Random Forest made the highest test accuracy of 96% they were closely followed by Neural Networks at 95% for tumor versus non-tumor classification. Based on these results, the use of non-invasive MRI-based machine learning as an accurate diagnostic method for tumor detection is highly emphasized, but it requires the enhancement of their diagnostic model to accomplish its high-level goal.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».