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摘要——脑肿瘤是全世界的一个重要的公共卫生问题。脑肿瘤的早期诊断对于治疗过程至关重要。近年来，在计算机环境中使用深度学习模型为脑肿瘤的诊断和分类带来了重大进展。这些模型可以通过结合不同成像模型的数据来提供高精度和可靠的结果。本研究针对Resnet50深度学习架构，利用MR（磁共振）图像对脑肿瘤进行分类进行了研究。采用高斯滤波来减少脑图像中的负波。因此，通过实现高水平的准确性，它有助于疾病的早期诊断以及繁琐且耗时的诊断过程的自动化。通过这种方式，可以更快、更一致地做出肿瘤诊断。
