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本研究讨论了一种使用卷积神经网络 (BTMIC-CNN) 的全自动脑肿瘤 MRI 医学图像分类模型。所提出的神经模型采用设计科学研究方法 (DSRM) 对来自两个数据集的 MRI 医学图像进行分类。一个用于二元分类任务（包含肿瘤和非肿瘤图像）。第二个用于多类分类任务（包含三种类型的脑肿瘤 MRI 医学图像，即：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）。该模型的优异性能通过评估指标得到确认，总体准确率为 99%。它在分类准确度方面优于现有方法，有望帮助放射科医生和医生准确对脑肿瘤图像进行分类。这项研究有助于实现可持续发展目标 (SDG) 的第三个目标，即良好的健康和福祉。
脑肿瘤MRI医学图像分类模型...
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