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摘要 - 深度卷积神经网络（DCNN）已被广泛研究以在生物医学图像处理领域进行不同类型的检测和分类。其中许多产生的结果与放射科医生和神经病学家相比，与之相当甚至更好。但是，从此类DCNN中获得良好结果的挑战是大型数据集的要求。在本研究中，本研究介绍了一种独特的基于单模型的方法，用于对小数据集进行分类。使用了一个称为regnety-3.2g的修改后的DCNN，与正则化掉落和下降块集成在一起，以防止过度拟合。此外，一种改进的增强技术称为randaugment来减轻小数据集的问题。最后，MWNL（多加权的新损失）方法和端到端CLS（累积学习策略）用于解决样本规模不平等的问题，分类中的复杂性以及降低样本对培训的影响。索引术语 - 脑部肿瘤，深度学习，机器学习，数据增强，卷积神经网络，MRI
深卷卷神经网络基于脑肿瘤的自动检测
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