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1，2 ece系，Bannari Amman理工学院，Sathyamangalam文章历史：收到：2021年1月11日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年5月10日摘要 - 脑肿瘤是人们的主要威胁。 ，但目前，由于许多机器学习技术，它变得更加先进。 磁共振成像是所有图像处理技术中扫描人体并在改善质量图像中清楚地分辨出肿瘤的所有图像处理技术中的最大技术。 MRI的基本原理是根据磁场和人体解剖学的无线电波开发图像。 图像分割的主要区域是医疗图像处理。 MRI图像比CT扫描，X射线等更好的结果。 如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。 最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。 其应用之一是识别脑肿瘤。 在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。 然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。 使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。 最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。 I. 简介1，2 ece系，Bannari Amman理工学院，Sathyamangalam文章历史：收到：2021年1月11日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年5月10日摘要 - 脑肿瘤是人们的主要威胁。，但目前，由于许多机器学习技术，它变得更加先进。磁共振成像是所有图像处理技术中扫描人体并在改善质量图像中清楚地分辨出肿瘤的所有图像处理技术中的最大技术。MRI的基本原理是根据磁场和人体解剖学的无线电波开发图像。图像分割的主要区域是医疗图像处理。MRI图像比CT扫描，X射线等更好的结果。如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。 最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。 其应用之一是识别脑肿瘤。 在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。 然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。 使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。 最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。 I. 简介如今，在大空间和结构变异性中自动肿瘤检测。最近卷积神经网络在医疗领域和计算机视野中起着重要作用。其应用之一是识别脑肿瘤。在这里，预处理技术用于将正常图像转换为灰度值，因为它包含相等的强度，但在MRI中，包括RGB含量。然后，使用中位数和高通滤波器来消除不需要的噪音，以提高图像质量。使用小内核进行CNN中更深层次的建筑设计。最后，评估使用该网络从MRI图像中分割肿瘤的效果，以更好的结果进行评估。I.简介
使用卷积神经网络检测脑肿瘤
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