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首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
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