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医学成像中的自动缺陷检测已成为多种医学诊断应用中的新兴领域。MRI 中的肿瘤自动检测非常重要，因为它可以提供有关异常组织的信息，而这些信息对于计划治疗必不可少。磁共振脑图像中的缺陷检测传统方法是人工检查。由于数据量巨大，这种方法不切实际。因此，可信的自动分类方案对于降低人类死亡率至关重要。因此，开发了自动肿瘤检测方法，因为它可以节省放射科医生的时间并获得测试的准确性。由于肿瘤的复杂性和多变性，MRI 脑肿瘤检测是一项复杂的任务。在这个项目中，我们提出了机器学习算法来克服传统分类器的缺点，即使用机器学习算法在脑部 MRI 中检测肿瘤。机器学习和图像分类器可用于通过 MRI 有效地检测脑中的癌细胞。
利用图像处理检测脑肿瘤
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