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摘要。脑肿瘤是神经系统疾病中的重要威胁，需要准确分类才能有效诊断和治疗。本研究探索了使用经典局部二值模式 (CLBP) 和卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类，以及使用经典 LBP 和 HOG（方向梯度直方图）从 MRI 图像中提取纹理特征。这些方法能够熟练地捕捉对肿瘤识别至关重要的局部和全局纹理模式。我们提出的框架包括三个关键步骤：图像预处理、通过 CLBP 进行特征提取和利用 CNN 进行分类。对公开的脑肿瘤数据集的评估显示了令人印象深刻的 95.6% 的肿瘤分类准确率，证实了 CLBP+CNN 方法的有效性。该方法对增强临床诊断和治疗计划具有良好的意义。此外，我们提出了未来的扩展，包括 DLBP 和 LBP 等 CLBP。DLBP 引入了一个参数“D”，表示像素距离，而 LBP 则在指定范围内改变像素值。此外，还利用 ANN、AlDE 和 LDA 分类方法探索了肿瘤分类，未来有望将 MRI 图像中的 DLBP、LBP 和 CLBP 提取纳入数据集
使用经典方法对 MRI 图像进行脑肿瘤分类...
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