Machine Learning Approach to Brain Tumor Detection and Classification

要約

脳腫瘍の検出と分類は、医用画像解析、特に早期診断において重要なタスクであり、正確かつタイムリーな検出により治療結果が大幅に向上します。
この研究では、脳 MRI 画像を使用して脳腫瘍を検出および分類するために、さまざまな統計および機械学習モデルを適用します。
線形回帰、ロジスティック回帰、ベイジアン回帰などのさまざまな統計モデルと、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、単層パーセプトロン、多層パーセプトロン、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、リカレント ニューラル ネットワーク、および
長い短期記憶。
私たちの調査結果は、CNN が他のモデルよりも優れており、最高のパフォーマンスを達成していることを示しています。
さらに、CNN モデルは、正常、神経膠腫、髄膜腫、下垂体腫瘍画像などの脳 MRI 画像の 4 つのカテゴリを区別するマルチクラス分類にも機能することを確認しました。
この研究は、機械学習アプローチが脳腫瘍の検出と分類に適しており、放射線科医による早期かつ正確な診断を支援する現実の医療応用を促進することを実証しています。

要約(オリジナル)

Brain tumor detection and classification are critical tasks in medical image analysis, particularly in early-stage diagnosis, where accurate and timely detection can significantly improve treatment outcomes. In this study, we apply various statistical and machine learning models to detect and classify brain tumors using brain MRI images. We explore a variety of statistical models including linear, logistic, and Bayesian regressions, and the machine learning models including decision tree, random forest, single-layer perceptron, multi-layer perceptron, convolutional neural network (CNN), recurrent neural network, and long short-term memory. Our findings show that CNN outperforms other models, achieving the best performance. Additionally, we confirm that the CNN model can also work for multi-class classification, distinguishing between four categories of brain MRI images such as normal, glioma, meningioma, and pituitary tumor images. This study demonstrates that machine learning approaches are suitable for brain tumor detection and classification, facilitating real-world medical applications in assisting radiologists with early and accurate diagnosis.

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