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摘要。准确分割医学图像中的脑肿瘤对于精确诊断和治疗计划至关重要。在本研究中，我们介绍了一种稳健的脑肿瘤分割方法，该方法采用卷积神经网络 (CNN) 和对比度限制自适应直方图均衡 (CLAHE) 和直方图均衡 (HE) 预处理技术。我们利用 CNN U-Net 架构，并通过 CLAHE-HE 预处理增强，以实现脑肿瘤分割的高精度。我们的评估证明了这种方法的有效性，表明在训练、验证和测试阶段，准确度（达到 0.9982）、损失（降低到 0.0054）、均方误差 (MSE，降低到 0.0015）、交并比 (IoU，增加到 0.9953）和 Dice 分数（增加到 0.9977）均有显着改善。值得注意的是，我们的模型具有有效的泛化能力，这一点可以通过验证性能与训练结果的紧密结合看出。这些发现强调了预处理技术在增强医学图像分析方面的潜力，所提出的方法展示了彻底改变脑肿瘤分割的前景，从而有助于在临床环境中做出更准确、更可靠的诊断。未来的研究可能会探索创新的预处理方法以及所提出的方法在其他医学图像分割任务中的应用，这将进一步提高其能力和可能的应用领域。
通过 CNN U 优化脑肿瘤分割
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