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摘要 - 脑肿瘤需要评估以确保及时诊断和有效的患者治疗。形态学因素，例如大小，位置，纹理和可变外观 - 肿瘤检查。医学成像提出了挑战，包括噪声和不完整的图像。本研究文章介绍了一种处理磁共振成像（MRI）数据的方法，包括用于图像分类和DeNoing的技术。有效使用MRI图像使医疗专业人员可以检测包括肿瘤在内的脑部疾病。这项研究旨在通过分析提供的MRI数据来对健康的脑组织和脑肿瘤进行分类。与诸如计算机断层扫描（CT）之类的替代方法不同，MRI技术提供了内部解剖组件的更详细表示，是研究与脑肿瘤相关的数据的合适选择。MRI图片首先使用各向异性扩散滤波器进行脱氧技术。用于模型创建的数据集是公共访问且经过验证的脑肿瘤分类（MRI）数据库，其中包括3,264次大脑MRI扫描。SMOTE用于数据增强和数据集平衡。卷积神经网络（CNN），例如RESNET152V2，VGG，VIT和EFIDENTEN，用于分类程序。有效网络的精度为98％，是记录最高的。索引术语 - MRI，EfficityNet，脑肿瘤，Smote，CNN
一种CNN方法来自动检测和分类脑肿瘤
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