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摘要：脑瘤是脑中异常细胞的生长，也可能导致一种致命的疾病，即癌症。由于 MRI 图像对噪声和环境因素的敏感性，脑瘤的早期诊断非常困难。脑瘤的主要原因是脑细胞的进展受阻。许多卫生组织已经将脑瘤确定为世界上造成大量死亡的第二大争议性肿瘤。脑瘤可以识别多种症状，包括癫痫发作、情绪变化、行走和听力、视力、肌肉运动困难等。脑瘤可以识别多种症状，包括癫痫发作、情绪变化、行走和听力、视力和肌肉运动困难等。脑瘤分为神经胶质瘤、髓母细胞瘤、室管膜瘤、中枢神经系统淋巴瘤和少突胶质细胞瘤。在原发期，肿瘤可以切除，但在二期，肿瘤疾病会扩散，因此切除肿瘤后肿瘤很少残留并再次生长，所以这是肿瘤二期最大的问题。尽早发现脑肿瘤非常重要。正确的治疗计划和准确的诊断是提高预期寿命的首要任务。磁共振成像是检测脑肿瘤的最佳方法。由于脑肿瘤及其特性的复杂性，需要一种自动化的脑肿瘤检测系统来在最早阶段检测出肿瘤。由于检测肿瘤的复杂性，人工检查容易出错。我们采用基于深度学习的可分离卷积神经网络从 MRI 图像中检测肿瘤。本文在研究了大量相关研究论文后，回顾了几种成功的算法。大多数研究中的方法包括预处理脑图像、分割、提取特征、聚类和检测肿瘤。根据世界卫生组织和美国脑肿瘤协会的说法，最常见的分类系统使用 I 至 IV 级量表来对良性和恶性肿瘤类型进行分类。在这个量表上，良性肿瘤分为 I 级和 II 级胶质瘤，恶性肿瘤分为 III 级和 IV 级胶质瘤。I 级和 II 级胶质瘤也称为低级别肿瘤，其生长缓慢，而 III 级和 IV 级被称为高级别肿瘤类型，肿瘤生长迅速。如果低级别脑肿瘤得不到治疗，很可能发展成高级别脑肿瘤，即恶性脑肿瘤。II 级胶质瘤患者需要每 6 至 12 个月通过磁共振成像 (MRI) 或计算机断层扫描 (CT) 进行连续监测和观察。脑瘤可以影响任何年龄的任何人，其对身体的影响可能因人而异。关键词 - 脑肿瘤检测、MRI 图像、卷积神经网络 (CNN)、深度学习 (DL)、图像处理、算法。
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