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＃顾问摘要对脑肿瘤的早期和准确诊断是由大脑中细胞异常生长引起的致命疾病，这对于提高存活率至关重要。一种流行的检测，诊断和治疗方法是磁性推理成像（MRI），因为它是无创的，并且提供了高质量的视觉效果。不幸的是，手动分析它们通常很耗时，需要医疗专业知识。图像分类是计算机视觉的子集，是计算机在图像中对对象进行分类和解释对象的能力。它可以支持医生的诊断，并作为脑肿瘤的入门级筛查系统。本研究旨在建立一个准确的机器学习模型，以预测磁共振图像中脑肿瘤的存在。我们使用BR35H数据集构建了两个不同的卷积神经网络（CNN）模型：KERAS顺序模型（KSM）和图像增强模型（IAM）。首先，我们数据集中的图像进行了预处理，进行了预处理和标准化，以提高效率并减少不准确性。然后，将数据归一化，我们的模型进行了培训。最后，除了在训练过程中观察到的验证精度和损失外，我们还使用准确性验证数据集互为模型的准确性。在我们的两个模型中，IAM超过了KSM。IAM的验证精度为97.99％，BR35H数据集的验证损失为4.94％，从准确性验证数据集对MRIS进行分类时，精度为100％。引入由于其生存率低，脑肿瘤是一种致命的疾病。他们可以是良性（非癌性）或恶性（癌）。良性脑肿瘤逐渐生长，通常包含在大脑的一个区域中，而恶性脑肿瘤迅速生长并侵入健康的脑组织。这些恶性肿瘤的5年生存率仅为36％，尽管它可以根据年龄和肿瘤的位置而变化。
使用卷积中性网络检测脑肿瘤
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