Advanced techniques in medical image segmentation often leverage deep learning methodologies. UNet and its variants plays a major role in image segmentation of medical images. UNet based networks have so many limitations that there needs an improvement in the segmentation performance. The proposed UNet++ architecture integrates dense skip connections and nested convolutions to enhance feature representation and improve accuracy of segmentation. Its superior performance and versatility make it a precious tool for assisting clinicians in detection of diseases and planning for treatment, ultimately improving patient outcomes in neuro-oncology. In this paper, the new method called GAAUNET++ (Gated Axial Attention UNet++) have been proposed with enhancements like 1. The inclusion of the Axial Attention gate aims to enhance performance while also capturing global features of the image. 2. Different metrics like precision, dice coefficient, recall and IoU have been used. The results shows that the proposed approach achieves finer performance in segmentation and accuracy also has been improved.

Accurate brain tumors segmentation is essential for precise diagnosis, planning, treatment, and monitoring of the tumor. However, the variations in tumor size, shape, and location, automating this process can be challenging. Segmentation using manual method is both time-taking and can produce inconsistent results. A promising solution to automated brain tumor segmentation is through deep learning approach that use convolutional neural networks. The models that have used U-Net shown considerable promise in enhancing the precision and effectiveness of automated Brain tumor segmentation. Still, there is a scope for improvement in accurate segmentation of brain MRI images. The segmentation of Brain MRI Images greatly helps in earlier diagnosis of Brain tumor effectively. The proposed model using ResNet, ResNext, and Inception as a backbone of U-Net with BraTs 2020 dataset could potentially reduce the workload of radiologists and provide more consistent results across experts. Future research can explore the use of other architectures or hybrid models to enhance brain tumor segmentation performance.