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摘要：在医学领域，图像分割是一项至关重要且困难的任务。识别异常脑组织的一种有用技术是磁共振成像 (MRI) 扫描。对于放射科医生来说，从 MRI 扫描中正确识别和分类脑肿瘤仍然是一项困难且耗时的任务。这项研究提供了一种准确识别脑肿瘤的巧妙技术。该研究调查了卷积神经网络 (CNN) 与优化技术的结合使用，以从 MRI 数据中对不同类型的脑肿瘤进行分类。具体而言，使用 VGG16 模型上的迁移学习对肿瘤特征进行分类并识别肿瘤种类。该方法旨在提高 MRI 扫描效率并提高识别精度。当使用来自 Figshare、SARTAJ 和 Br35H 数据集 [31] 的 MRI 扫描进行评估时，利用迁移学习的所提出方法增强了原始 VGG16 模型的性能，允许比其基线功能更准确、更稳健的分类，从 91.38% [1] 提高到 95% 以上。关键词：MRI 预处理、分类、脑肿瘤、卷积神经网络、迁移学习
使用转移技术通过 MRI 对脑肿瘤进行分类...
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