EfficientNet Algorithm for Classification of Different Types of Cancer

要約

早期発見と効果的な治療には、さまざまな種類のがんを正確かつ効率的に分類することが重要です。
この論文では、脳腫瘍、乳がんマンモグラフィー、胸部がん、皮膚がんの分類に EfficientNet アルゴリズムを使用した実験の結果を紹介します。
公開されているデータセットを使用し、画像を前処理して一貫性と比較可能性を確保しました。
私たちの実験では、EfficientNet アルゴリズムが各がんデータセットで高い精度、精度、再現率、および F1 スコアを達成し、文献にある他の最先端のアルゴリズムを上回るパフォーマンスを示したことが示されています。
また、EfficientNet アルゴリズムの長所と短所、および臨床現場での潜在的なアプリケーションについても説明します。
私たちの結果は、EfficientNet アルゴリズムがさまざまな種類のがんの分類に適しており、がん診断の精度と効率を向上させるために使用できることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Accurate and efficient classification of different types of cancer is critical for early detection and effective treatment. In this paper, we present the results of our experiments using the EfficientNet algorithm for classification of brain tumor, breast cancer mammography, chest cancer, and skin cancer. We used publicly available datasets and preprocessed the images to ensure consistency and comparability. Our experiments show that the EfficientNet algorithm achieved high accuracy, precision, recall, and F1 scores on each of the cancer datasets, outperforming other state-of-the-art algorithms in the literature. We also discuss the strengths and weaknesses of the EfficientNet algorithm and its potential applications in clinical practice. Our results suggest that the EfficientNet algorithm is well-suited for classification of different types of cancer and can be used to improve the accuracy and efficiency of cancer diagnosis.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google