概要 - 深層脳ネット：エッフェクティブネットB0とResNet50を使用した、移行学習を通じてMRI画像における脳腫瘍検出のための最適化された深層学習モデル

タイトル
深層脳ネット：エッフェクティブネットB0とResNet50を使用した、移行学習を通じてMRI画像における脳腫瘍検出のための最適化された深層学習モデル

時間
2025-07-09 16:42:26

著者
{"Daniel Onah","Ravish Desai"}

カテゴリ
{eess.IV,cs.CV}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.07011v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.07011v1

概要

DeepBrainNetは、EfficientNetB0とResNet50のアーキテクチャを組み合わせた、MRI画像における脳腫瘍の検出を最適化するための新しい深層学習システムです。この研究は、脳腫瘍検出における高精度と計算効率の達成に直面する課題を解決することを目的としています。DeepBrainNetは、EfficientNetB0とResNet50のアーキテクチャの強みを活かし、EfficientNetB0は深度方向の分離可能な卷積を使ってモデルの効率を高め、ResNet50は残差接続を通じて深度と安定性を提供します。これらのコンポーネントを統合することで、DeepBrainNetは計算効率と高精度の両方を確保します。システムは88%の高精度、88.75%の重み付けF1スコア、98.17%のマクロAUC-ROCスコアを示し、既存の最先端の方法を凌ぎます。提案されたモデルは、医療AIの最先端を進めるための価値のあるツールとして、臨床決定支援システムにとって非常に有望です。 DeepBrainNetは、ImageNetなどの大規模データセットで事前学習されたResNet50の特徴を転移学習を使って活用し、MRIスキャンの脳腫瘍分類に微調整します。このアプローチにより、システムは脳腫瘍分類の特定のタスクに迅速に適応し、高精度と一般化を達成できます。EfficientNetB0は、モデルが複雑な特徴表現を学習する能力を保ちつつ、パラメータの数と計算コストをさらに減少させ、軽量かつ効率的なシステムを実現します。 この研究は、DeepBrainNetの性能を既存の最先端の方法と比較し、公開されているMRIデータセットを使って、分類精度、正確率、再呼び出し率、計算効率において常に既存のモデルを凌駕することを示しました。これは、DeepBrainNetが信頼性と効率の高い脳腫瘍検出ツールとしての可能性を強調し、患者の成果と治療戦略の改善に寄与することを示しています。転移学習、EfficientNetB0、ResNet50アーキテクチャの統合により、DeepBrainNetは医療画像分析と分類タスクの強力かつ多様なツールとなります。


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