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摘要 — 脑肿瘤是最具侵袭性的肿瘤，如果在晚期才诊断出来，则会导致预期寿命缩短。人工识别脑肿瘤非常繁琐，而且容易出错。误诊会导致错误治疗，从而降低患者的生存机会。医学共振成像 (MRI) 是诊断脑肿瘤及其类型的常规方法。本文试图从诊断过程中消除手动过程，而使用机器学习来代替。我们提出使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 来诊断和分类脑肿瘤。使用一类非肿瘤 MRI 图像对三种类型的肿瘤进行分类。已使用的网络是 ResNet50、EfficientNetB1、EfficientNetB7、EfficientNetV2B1。EfficientNet 由于其可扩展性而显示出有希望的结果。EfficientNetB1 显示出最佳结果，训练和验证准确率分别为 87.67% 和 89.55%。索引词——脑肿瘤、诊断、分类、预训练 CNN、卷积神经网络
通过预训练卷积神经网络进行脑肿瘤诊断和分类
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