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在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
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