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摘要：脑癌很可能是近年来导致死亡的最主要原因。正确诊断癌症类型使专家能够选择正确的治疗方法和决策，从而挽救患者的生命。具有图像处理功能的计算机辅助诊断系统能够正确分类肿瘤类型，其重要性不言而喻。本文提出了一种增强方法，该方法可以使用深度学习和机器学习算法集合对磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤类型进行分类。名为 BCM-VEMT 的系统可以对四个不同的类别进行分类，包括三类脑癌（神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）和非癌性（即正常类型）。开发了一种卷积神经网络来从 MRI 图像中提取深度特征。然后将这些提取的深度特征输入到多类 ML 分类器中，以对这些癌症类型进行分类。最后，使用加权平均分类器集合通过组合每个 ML 分类器的结果来实现更好的性能。该系统的数据集共有四类 3787 张 MRI 图像。BCM-VEMT 的表现更佳，胶质瘤类准确率为 97.90%，脑膜瘤类准确率为 98.94%，正常类准确率为 98.00%，垂体类准确率为 98.92%，总体准确率为 98.42%。BCM-VEMT 在对脑癌类型进行分类方面具有重要意义。
BCM-VEMT：根据 MRI 对脑癌进行分类...
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