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脑肿瘤的识别是一个关键步骤，依赖于医生的专业知识和能力。为了让放射科医生能够发现脑肿瘤，自动肿瘤排列非常重要。本文提出了一种 MR 脑图像分割和分类技术，以识别图像的正常和异常。所提出的技术是一种混合特征提取，旨在增强分类结果，基本上包括三个阶段。第一阶段使用 3 级离散小波变换 (DWT) 提取图像特征。在第二阶段，应用主成分分析 (PCA) 来减小特征的大小。最后，使用随机森林分类器 (RF) 和特征选择进行识别。收集了 181 张 MR 脑图像（81 张正常和 100 张异常），在区分正常和异常组织方面，实验结果获得了 98% 的准确率，灵敏度达到 99.2%，特异性达到 97.8%，并与多种文献进行了比较，证明了所提出的技术的有效性。结果表明3L-DWT+PCA+RF仍然取得了最好的分类效果，该模型可以应用于脑MRI球体分类，在一定程度上可以帮助医生判断肿瘤是正常还是异常。
通过混合特征提取进行脑肿瘤识别...
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