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脑瘤是一种致命疾病，在医学手术中需要高精度。脑瘤检测可以通过磁共振成像（MRI）进行。MRI 脑瘤图像分割旨在将肿瘤区域（作为感兴趣区域或 ROI）与健康大脑分开，并提供肿瘤的清晰边界。本研究使用具有新架构的全卷积网络 UNet-VGG16 对 ROI 和非 ROI 进行分类。该模型或架构是 U-Net 和 VGG16 的混合体，并通过迁移学习简化了 U-Net 架构。该方法在学习数据集中的准确率高达 96.1% 左右。验证是通过计算正确的分类率（CCR）并将分割结果与基本事实进行比较来完成的。CCR 值表明，该 UNet-VGG16 可以识别脑瘤区域，平均 CCR 值约为 95.69%。
UNet-VGG16 结合迁移学习实现基于 MRI 的脑肿瘤分割
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