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考虑到与该疾病相关的严重神经系统障碍和潜在的死亡，保留人类健康和生命在开发自动检测方法中至关重要。计算效率在实时决策，治疗计划和整体医疗保健系统优化中在脑肿瘤分类中起关键作用。虽然卷积神经网络（CNN）由于其出色的准确性而广泛用于脑肿瘤检测，但其高计算需求带来了重大挑战。为了应对当前的挑战，采用了混合模型，集成了预先训练的卷积神经网络（CNN）转移学习模型和分布式计算编程范式。主要目标涉及两个阶段：在第一阶段，InceptionV3和VGG19 CNN转移学习模型被部署在GPU上以检测脑恶性肿瘤。性能指标，包括准确性，精度，召回和F1得分，以及对CPU和GPU上计算时间的比较分析。结果表明，InpectionV3的精度率（约为98.83％）比VGG19（77.65％），在CPU和GPU平台上都具有较高的计算速度。GPU执行可将计算时间大幅减少90％，归因于InceptionV3的有效体系结构。在第二阶段，分别使用分布式计算过程进行实时分类，该计算过程分别具有先前训练的CNN模型，用于神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体肿瘤。修订：2023年9月25日，接受：2024年4月19日这种综合方法为大规模脑肿瘤数据集的实时分类提供了有效的解决方案。
基于CNN转移的脑肿瘤分类系统...
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