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快速诊断脑肿瘤对于实施这种疾病的治疗是必要的。在本研究中，使用基于 ResNet 架构的网络对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。癌症图像档案数据库中可用的 MRI 图像包括 159 名患者。首先，使用两个称为中值滤波器和高斯滤波器来改善图像质量。还使用边缘检测算子来识别图像的边缘。其次，首先使用数据库的原始图像训练所提出的网络，然后用高斯滤波和中值滤波图像训练。最后，使用准确度、特异性和敏感性标准来评估结果。本研究中提出的方法对原始图像、高斯滤波图像和中值滤波图像的准确率分别为 87.21%、90.35% 和 93.86%。此外，计算出的原始图像的灵敏度和特异性分别为 82.3% 和 84.3%。高斯滤波和中值滤波图像的灵敏度分别为 90.8% 和 91.57%，特异性分别为 93.01% 和 93.36%。总之，应研究预处理阶段的图像处理方法，以提高深度学习网络的性能。
使用深度神经网络自动检测脑 MRI 图像中的脑肿瘤
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