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对于其他机器学习模型，朴素贝叶斯的准确率达到 68.62%，而 SVM（支持向量机）的准确率达到 60.78%。同样，决策树模型的准确率也达到 68.62%。另一种集成技术 Bagging 的准确率达到 66.66%。有趣的是，结合预训练的 VGG-16 和 InceptionV3 模型的混合模型的准确率达到 68.92%。结果表明，卷积神经网络 (CNN) 是最成功的方法，在 MRI 扫描中实现脑肿瘤检测的最高准确率（86.27%）。这表明 CNN 特别擅长学习隐藏在 MRI 图像数据中的关键模式。关键词：磁共振成像 (MRI)、深度学习、卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、迁移学习、InceptionV3、特征提取、主成分分析 (PCA)、准确度、VGG16、逻辑回归、随机森林、Ada Boosting、朴素贝叶斯、SVM、决策树、Bagging
脑肿瘤检测：深度综合研究...
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