机构名称：
¥ 1.0
[2] 中，SVM 分类器和模糊 C 均值的组合已被用于检测脑肿瘤。为了获得大脑属性，该方法采用了灰度运行长度矩阵 (GLRLM)。SVM 分类器用于确定脑部扫描是否包含肿瘤。SVM 分类器利用 120 次脑部 MRI 扫描中的 96 次进行训练，然后使用剩余的 24 张图像进行测试。该方法在分类任务中获得了最高 91.66% 的准确率。[3] 中利用朴素贝叶斯分类器识别了脑肿瘤。对 50 次脑部扫描的评估发现总体准确率为 94%，肿瘤识别率为 81.25%，非肿瘤检测率为 100%。在这里，从分割的灰度脑部图片中得出了八个形态特征和三个强度特征来对肿瘤进行分类。朴素分类器是一种基于贝叶斯概率理论的监督机器学习算法。
使用 EfficientNet 模型进行脑肿瘤分类
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