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摘要 — 脑磁共振成像 (MRI) 是神经成像中一种重要的诊断工具，可为各种神经系统疾病提供宝贵见解。准确分类脑 MRI 图像对于帮助医疗专业人员进行诊断和治疗计划至关重要。脑 MRI 图像的多类分类在临床实践中具有重要意义。准确分类有助于检测和描述各种脑部异常，包括肿瘤、出血和神经系统疾病。我们建议的策略可以通过自动化分类过程并改善患者护理和结果来帮助医生做出及时准确的诊断。本研究使用两个标准数据集 Brats 和 Sartaj，提出了一种利用卷积神经网络 (CNN)、VGG19 和卷积神经网络支持向量机 (CNN-SVM) 算法对脑 MRI 进行多类分类的全面方法。所提出的方法利用深度学习的功能进行特征提取，并利用支持向量机 (SVM) 的多功能性进行分类。首先，训练 CNN 模型从脑 MRI 图像中提取判别特征。采用广泛使用的预训练 CNN VGG19 架构作为特征提取器。通过利用 VGG19 的预训练权重，该模型可以有效地捕获输入图像的高级表示。结果证明了该方法在准确分类脑 MRI 图像方面的有效性。进一步的研究可以探索该方法在更大数据集中的应用，并研究其他用于特征提取的深度学习架构，从而为医学图像分析和诊断提供进一步的进步。关键词 — 脑肿瘤、磁共振成像 (MRL)、卷积神经网络-支持向量机 (CNN-SVM) 算法、卷积神经网络 (CNN)、VGG19 架构
使用混合 CNN 进行高效脑肿瘤分类...
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