Szerző dc.contributor.author | Wang Kegang | |
Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Ameri Rasoul | |
Szerző dc.contributor.author | Biyari Meghdad | |
Szerző dc.contributor.author | Hai Tao | |
Szerző dc.contributor.author | Hsu Chung-Chian | |
Szerző dc.contributor.author | Hadjouni Myriam | |
Szerző dc.contributor.author | Elmannai Hela | |
Szerző dc.contributor.author | Chau Kwok-Wing | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:24:50Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:24:50Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 1997-003X | |
Issn dc.identifier.issn | 1994-2060 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19968 | |
Kivonat dc.description.abstract | Detection and Classification of a brain tumor is an important step to better understanding its mechanism. Magnetic Reasoning Imaging (MRI) is an experimental medical imaging technique that helps the radiologist find the tumor region. However, it is a time taking process and requires expertise to test the MRI images, manually. Nowadays, the advancement of Computer-assisted Diagnosis (CAD), machine learning, and deep learning in specific allow the radiologist to more reliably identify brain tumors. The traditional machine learning methods used to tackle this problem require a handcrafted feature for classification purposes. Whereas deep learning methods can be designed in a way to not require any handcrafted feature extraction while achieving accurate classification results. This paper proposes two deep learning models to identify both binary (normal and abnormal) and multiclass (meningioma, glioma, and pituitary) brain tumors. We use two publicly available datasets that include 3064 and 152 MRI images, respectively. To build our models, we first apply a 23-layers convolution neural network (CNN) to the first dataset since there is a large number of MRI images for the training purpose. However, when dealing with limited volumes of data, which is the case in the second dataset, our proposed 23-layers CNN architecture faces overfitting problem. To address this issue, we use transfer learning and combine VGG16 architecture along with the reflection of our proposed 23 layers CNN architecture. Finally, we compare our proposed models with those reported in the literature. Our experimental results indicate that our models achieve up to 97.8% and 100% classification accuracy for our employed datasets, respectively, exceeding all other state-of-the-art models. Our proposed models, employed datasets, and all the source codes are publicly available at: (https://github.com/saikat15010/Brain-Tumor-Detection). | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | river streamflow | |
Kulcsszó dc.subject | wavelet | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | hybridmodels | |
Kulcsszó dc.subject | estimation | |
Cím dc.title | Performance improvement of machine learning models via wavelet theory in estimating monthly river streamflow | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T14:25:50Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | „A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1080/19942060.2022.2119281 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Környezettudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 33082371 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Engineering Applications Of Computational Fluid Mechanics | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 16 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 1 | |
Terjedelem dc.format.page | 1833-1848 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000850454900001 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85138036807 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | ENG APPL COMP FLUID | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |