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摘要：由于脑肿瘤在人们生活中的重要性，使用机器学习技术对其进行分类已成为必不可少的。正确而快速的诊断是降低死亡率的关键，死亡率最近大幅上升。CT扫描和MRI成像等可用技术如今被广泛使用，后者更为常见，因为它可以从不同角度为脑组织提供高分辨率图像。手动确定正确的脑肿瘤类型需要对脑部疾病有深入了解的专家。此外，对于大量图像来说，这既耗时又乏味。此外，人为错误是可能的，因此误检可能导致错误的程序和治疗。因此，科学家和研究人员介绍了不同的方法来自动有效地对肿瘤类型进行分类，而无需人类知识。本文回顾了这些方法，其中包括传统的机器学习算法（ML）。这些算法可以分为两个主要部分，即监督和无监督。使用最多且达到高精度的算法是SVM，KNN和ANN。一方面，如今通过扩大该领域的可用数据并开发新的基于 ANN 的技术（称为深度学习），脑肿瘤分类的性能得到了提升。本文还回顾了可用于特征提取和分类的这类技术。关键词：MRI 图像、分类、机器学习、KNN、SVM。 ___________________________________________________________________________
MRI 图像中脑肿瘤分类的综述
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