机构名称：
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工程学院，穆罕默迪亚大学马朗，马朗，印度尼西亚B工程学院，加德贾·马达大学，Yogyakarta，印度尼西亚Yogyakarta，计算机和数学科学学院共振成像（MRI）是一种身体感测技术，可以产生器官和组织状况的详细图像。 与脑肿瘤特别相关，可以使用图像检测技术分析所得的图像，以便可以自动对肿瘤阶段进行分类。 检测脑肿瘤需要高度的准确性，因为它与医疗行动和患者安全的有效性有关。 到目前为止，卷积神经网络（CNN）或其与GA的组合取得了良好的结果。 因此，在这项研究中，我们使用了类似的方法，但具有VGG-16体系结构的变体。 VGG-16变体通过修改辍学层（使用SoftMax激活）来减少过度拟合并避免使用大量超参数来增加16层。 我们还尝试使用增强技术来预测数据限制。 使用数据进行癌症成像存档（TCIA）的实验 - 分子脑肿瘤数据（Rembrandt）的存储库包含130例具有不同疾病，成绩，种族和年龄为520张图像的患者的MRI图像。 肿瘤类型为Gliom A，图像分别分为II，III和IV级，分别为226、101和193图像。 用于培训和测试目的的数据将数据划分为68％和32％。 2022。工程学院，穆罕默迪亚大学马朗，马朗，印度尼西亚B工程学院，加德贾·马达大学，Yogyakarta，印度尼西亚Yogyakarta，计算机和数学科学学院共振成像（MRI）是一种身体感测技术，可以产生器官和组织状况的详细图像。 与脑肿瘤特别相关，可以使用图像检测技术分析所得的图像，以便可以自动对肿瘤阶段进行分类。 检测脑肿瘤需要高度的准确性，因为它与医疗行动和患者安全的有效性有关。 到目前为止，卷积神经网络（CNN）或其与GA的组合取得了良好的结果。 因此，在这项研究中，我们使用了类似的方法，但具有VGG-16体系结构的变体。 VGG-16变体通过修改辍学层（使用SoftMax激活）来减少过度拟合并避免使用大量超参数来增加16层。 我们还尝试使用增强技术来预测数据限制。 使用数据进行癌症成像存档（TCIA）的实验 - 分子脑肿瘤数据（Rembrandt）的存储库包含130例具有不同疾病，成绩，种族和年龄为520张图像的患者的MRI图像。 肿瘤类型为Gliom A，图像分别分为II，III和IV级，分别为226、101和193图像。 用于培训和测试目的的数据将数据划分为68％和32％。 2022。工程学院，穆罕默迪亚大学马朗，马朗，印度尼西亚B工程学院，加德贾·马达大学，Yogyakarta，印度尼西亚Yogyakarta，计算机和数学科学学院共振成像（MRI）是一种身体感测技术，可以产生器官和组织状况的详细图像。与脑肿瘤特别相关，可以使用图像检测技术分析所得的图像，以便可以自动对肿瘤阶段进行分类。检测脑肿瘤需要高度的准确性，因为它与医疗行动和患者安全的有效性有关。到目前为止，卷积神经网络（CNN）或其与GA的组合取得了良好的结果。因此，在这项研究中，我们使用了类似的方法，但具有VGG-16体系结构的变体。VGG-16变体通过修改辍学层（使用SoftMax激活）来减少过度拟合并避免使用大量超参数来增加16层。我们还尝试使用增强技术来预测数据限制。使用数据进行癌症成像存档（TCIA）的实验 - 分子脑肿瘤数据（Rembrandt）的存储库包含130例具有不同疾病，成绩，种族和年龄为520张图像的患者的MRI图像。肿瘤类型为Gliom A，图像分别分为II，III和IV级，分别为226、101和193图像。用于培训和测试目的的数据将数据划分为68％和32％。2022。我们发现VGG-16对脑肿瘤图像分类更有效，精度高达100％。关键字 - 分类； MRI;脑肿瘤；神经胶质瘤，CNN； VGG-16。手稿于2022年1月11日收到； 3月23日修订2022; 4月19日接受出版日期，2022年9月30日。国际信息学可视化杂志均在创意共享归因 - 归属共享下的许可。
卷积神经网络具有VGG-16胶质瘤分类模型
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