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脑肿瘤对大多数患者来说是致命的，肿瘤细胞的不同性质需要使用综合医疗措施，对此类肿瘤进行分类对放射科医生来说是一项艰巨的任务。基于 PC 的诊断结构已被用于辅助使用磁共振成像 (MRI) 诊断脑肿瘤。从神经网络的最低层检索一般功能，这些最低层负责捕获原始输入数据中的低级特征和模式，这些特征和模式对于原始图像来说可能是特别独特的。为了验证这一点，EfficientNetB3 预训练模型用于对三种类型的脑肿瘤进行分类：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。首先，从预训练的 EfficientNetB3 版本中获取几个 EfficientNet 模块的特征来定位脑肿瘤。使用三种类型的脑肿瘤数据集来评估每种方法。与现有的深度学习模型相比，EfficientNetB3 和遗传算法的连接函数具有更高的准确性。还采用了 Tensor Flow 2 和 Nesterov 加速自适应矩估计 (Nadam) 来改进模型训练过程，使其更快、更好。所提出的使用 CNN 的技术达到了 99.56% 的准确率、98.9% 的灵敏度、98.6% 的特异性、98.9% 的 F 分数、98.9% 的精确度和 99.54% 的召回率。
使用遗传算法对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类...
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