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引言：肿瘤是当今第二大癌症病因。许多人因癌症而处于危险之中。为了检测脑肿瘤等癌症，医疗部门需要一种快速、自动化、高效和可靠的程序。目的：治疗的早期阶段对于检测至关重要。如果能够准确诊断肿瘤，医生就可以保护患者免受危险。在这个程序中，使用了几种图像处理算法。方法：利用这种方法，无数癌症患者得到了治疗，挽救了他们的生命。肿瘤只不过是不受控制地增殖的细胞的集合。脑衰竭是由脑癌细胞的发展引起的，这些细胞会吞噬健康细胞和组织所需的所有营养。目前，医生会仔细检查大脑的 MRI 图像，以确定患者脑肿瘤的位置和大小。这需要大量时间，并会增加错误的肿瘤检测。结果：肿瘤是不受控制的组织生长。迁移学习可用于检测脑癌。该模型能够预测图片中是否存在癌症，这是其最大的优势。如果存在肿瘤，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。结论：总之，使用 CNN 和深度学习算法识别脑肿瘤已显示出巨大的前景，并有可能彻底改变放射学学科。
基于最优卷积神经网络的脑肿瘤检测
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