A Deep Learning Approach for Brain Tumor Diagnosis: Combining an 8 Layer CNN with Rigorous K-Fold Validation
Notice bibliographique
Résumé
A brain tumor is an abnormal growth of brain cells that may manifest symptoms of cancer.Early and accurate detection is essential to initiate timely treatment and improve patient outcomes.Traditional diagnostic methods often demonstrate limited accuracy, highlighting the need for more reliable and automated solutions.This study proposes an optimized 8-layer convolutional neural network (CNN) for automatic brain tumor classification using magnetic resonance imaging (MRI) scans.A balanced dataset of 3,000 annotated MRI images was used (1,500 with tumors and 1,500 without tumors).Preprocessing included image labeling.To improve training efficiency, preprocessing procedures included image labeling, resizing, and augmentation.Model Performance was evaluated with five-fold cross-validation with an 80-20 train-test split.The proposed CNN achieved an accuracy of 97%, outperforming established deep learning models such as ResNet50 (72%), VGG16 (94%), MobileNetV2 (94%), and VGG19 (92%) on the same dataset.These findings show that the proposed lightweight CNN provides high diagnostic accuracy with reduced computational complexity.Hence, this approach exhibits strong potential for integration into clinical diagnostic workflows, supporting more efficient and accurate brain tumor detection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».