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摘要。最近使用深度学习技术分析了脑肿瘤数据。分割和分类脑肿瘤以及区分肿瘤和非肿瘤细胞在用肿瘤区分开脑细胞并且没有肿瘤并区分肿瘤细胞以找到其类标记时令人着迷。为此，分割是对大脑形象进行分类的适当方法，并且通常由研究人员使用。要获得准确的分类，必须从提取相关特征开始。在这项工作中，概率模糊c -eans（FCM）算法被用来进一步完善分割过程。此分析使得揭示了大脑的磁共振成像（MRI）扫描的感兴趣区域，这为降低MRI脑图像的维度提供了框架。局部方向模式（LDP）被分割后，将其应用于段以提取通过分割方法鉴定的特征的重要区域。在深信网络旁边，提供了这些特征，这确定了图像是正常还是异常，以及MRI是否可用于检测或排除肿瘤的存在。实验是在提出的方法和脑肿瘤分割数据库的帮助下进行的；已经评估了相对于95.78％的最高百分比的评估。©2023 Spie and＆t [doi：10.1117/1.jei.32.6.062502]
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