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摘要-医学图像处理的发展速度令人难以置信。由于各种癌症和其他相关人类活动，疾病的发病率不断上升，为生物医学研究的发展铺平了道路。因此，对这些医学描述进行分类和分析对于临床诊断具有重要意义。这项工作重点是使用预期的混合图像技术对脑肿瘤描述进行阶段有效分类和现有疾病图像的分割。讨论了医学图像的标记提取、特征收集以及图像分类和分割设计方面的挑战和目标。根据准确度、灵敏度、特异性和骰子比较索引系数，对所设计方法的初步结果进行了评估和验证，以对磁共振脑图像进行分类和优效性分析。实验样本的准确度达到 91.73%，特异性达到 91.76%，灵敏度达到 98.452%，证明了所提出的方法从智能 MR 图像中识别正常和非标准组织的有效性。
使用 BWT 对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类...
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