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脑肿瘤在全球范围内散布非常快。这是一种侵略性疾病之一，如果未被及时检测到，最终导致死亡。神经科医生和放射科医生的艰巨任务是在早期检测脑肿瘤。然而，从磁共振成像图像中手动检测脑肿瘤是有挑战性的，并且易受错误，因为这是经验丰富的医生。为解决这两个问题，开发了自动化的脑肿瘤检测系统，以便早期诊断该疾病。在本文中，通过MRI图像进行诊断以及其类型的分类。所提出的系统可以特异性地分类四个脑肿瘤状况分类，例如脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和无肿瘤。卷积神经网络方法用于分类和诊断，其准确性约为93.60％。这项研究是在一个Kaggle数据集上进行的，该数据集由3274次大脑MRI扫描组成。该模型可用于实时脑肿瘤检测。
基于深度学习的脑肿瘤检测的优化和效率分析
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