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脑肿瘤 (BT) 被认为是可能袭击成人和儿童的危险疾病之一。85% 至 90% 的“中枢神经系统 (CNS)”原发性恶性肿瘤是脑肿瘤。每年，大约有 11,700 人被发现患有脑肿瘤。恶性脑肿瘤或中枢神经系统肿瘤患者的 5 年生存率（女性）约为 36%，男性约为 34%。当前的系统评价基于“系统评价和荟萃分析声明的首选报告项目”和 40 项相关研究。文献搜索使用了类似于以下搜索引擎：IEEE Xplore、Google Scholar、Hindawi、PubMed、SCOPUS、Wiley Online、Web of Science、Taylor and Francis、Science Direct 和 Ebscohost。本研究集中于四个特征：机器和深度学习算法、最佳算法性能、数据集和脑肿瘤预测中使用的应用。实验文章未使用强化学习、半监督学习以及深度学习和机器学习的有前景的方面。基于集成技术的算法表现出合理的准确率，但并不常见，而卷积神经网络 (CNN) 则得到了很好的体现。一些研究涂抹了主要数据集（40 个中的 13 个）。逻辑回归 (LR)、深度神经网络 (DNN)、增强算法、支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 是表现最佳的算法。这篇评论将有利于研究人员使用机器和深度学习方法预测脑肿瘤。
对深度和机器进行系统的文献综述......
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