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MRI（磁共振成像）是一种广泛使用的非侵入性肿瘤检测诊断工具。该项目比较了各种机器和深度学习模型在 MRI 扫描中对脑肿瘤（神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤）进行分类时的表现，并与受过训练的放射科医生设定的标准进行了比较。部署的模型包括卷积神经网络 (CNN)、源向量机 (SVM)、随机森林分类器 (RFC)、几种迁移学习模型以及 MobleNetV2 到 SVM 的混合模型。每个模型都根据预处理和标准化数据的相同训练测试分割进行训练。采用适当的超参数调整和模型特定的优化来实现最高准确度并保持稳健性。生成了准确度指标和混淆矩阵来评估模型的有效性。此外，人工降级了一个单独的测试数据集来模拟低场 MRI 扫描，以评估模型的稳健性。在有和没有数据增强的情况下评估模型性能，数据增强包括对训练集进行随机降级、旋转、翻转和缩放。研究表明，放射科医生的总体诊断准确率为 87%：RFC 准确率为 94%，SVM 准确率为 95%，VGG16（最准确的迁移学习模型）准确率为 97.9%，混合 MobileNetV2/SVM 准确率为 98.2%，CNN 准确率为 97.6%。所有模型的放射科医生平均准确率更高，其中混合模型表现最佳。在降级数据集上测试以模拟低场 MRI 时，增强大大改善了 SVM 和 RFC 模型的结果；但是，在降级图像上测试时，CNN 模型的准确性受到的影响很小，增强无效。
利用深度学习进行 MRI 脑肿瘤分类
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