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1 Rintu Joseph 计算机科学与工程系 印度埃图马诺尔 Mangalam 工程学院 Rintu712@gmail.com 摘要 “脑瘤”一词仅指异常脑组织的生长。定位脑瘤最快和最常见的方法是通过磁共振成像 (MRI) 扫描。如果在生长的早期阶段没有检测到脑瘤，它可能是致命的。因此，在观察脑成像时发现和诊断肿瘤至关重要。从 MRI 扫描中识别肿瘤的挑战需要大量的精力、金钱和时间。这项研究提出了一种基于深度学习的方法，可以更快、更准确地从 MRI 图像中识别脑瘤，使医生能够立即治疗患者。此外，放射科医生可以更快地决定使用最佳治疗方法。训练后的模型还将用于预测脑瘤的存在，使过程自动化，并节省时间和劳动力。 关键词：脑瘤；机器学习；MRI 图像；卷积神经网络。
使用机器学习进行脑肿瘤检测和分类
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