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人类大脑是一个至关重要的器官，因为它调节身体的过程并在做出决定时发挥作用。大脑充当身体的指挥中心，协调自愿和非自愿执行的任务。肿瘤是大脑内纤维恶性组织的不受控制的生长。仅在美国，每年就有超过 3,540 名 15 岁以下的年轻人被诊断出患有脑瘤。预防和治疗脑瘤需要彻底熟悉疾病的各个阶段。放射科医生经常使用 MRI 来评估脑恶性肿瘤。在这里，我们使用深度学习技术来分析大脑图像并确定它们是属于健康还是患病的个体。为了区分健康和患病的脑组织，本研究采用了 ANN 和 CNN。与人类大脑神经系统的工作方式类似，ANN（人工神经网络）允许数字计算机通过一系列简单的处理单元输入数据，然后将其应用于训练集，从而从经验中学习。它由相互连接的神经元层组成。神经网络可以通过接触数据集合来学习新信息。输入层和输出层之间只有一个可见层，而隐藏层的数量不受限制。每个连续层中的神经元的权重和偏差都根据从其下层接收的信息和输入特征（对于隐藏层和输出层）进行调整。为了获得所需的结果，使用应用于输入特征和隐藏层的激活函数来训练模型。由于本文使用图像作为输入，并且 ANN 使用完全链接的层进行操作，需要进行额外的处理，因此重点也放在应用 CNN 上。对于那些不熟悉的人来说，卷积是 CNN（卷积神经网络）中使用的线性运算的名称。在不丢失任何必要的训练数据的情况下，CNN 的连续层降低了图像的整体维度。该模型是使用各种处理技术构建的，包括卷积、最大池化、dropout、扁平化和密集。在这项研究中，我们创建了自己的 ANN 和 CNN 模型架构，并比较了它们应用于脑肿瘤 MRI 数据集的结果。
使用 MRI 图像进行脑肿瘤检测和分类
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