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脑肿瘤是成人和儿童中常见的第十大致死原因。根据纹理、区域和形状，存在各种类型的肿瘤，每种肿瘤的存活率都很低。错误的分类会导致更糟糕的后果。因此，必须将它们正确地划分为许多类别或等级，这就是多类分类发挥作用的地方。磁共振成像 (MRI) 图像是用于表示人脑以识别各种肿瘤的最可接受的方式或方法。图像分类技术的最新发展取得了长足的进步，最流行、最好的方法是 CNN，被认为是该领域最好的方法，因此，本文将 CNN 用于脑肿瘤分类问题。提出的模型成功地将脑图像分为四个不同的类别，即无肿瘤（表示给定的脑 MRI 没有肿瘤）、神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。该模型的准确率为 99%。
研究论文：基于 CNN 的医学影像多类脑肿瘤检测
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