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摘要 - 脑肿瘤是颅骨内异常质量生长的一般名称，这是由于大脑中细胞续签期间的误差而导致的。从脑肿瘤中丧生的人数每天都在增加。早期诊断对于减少损失的治疗计划和结果至关重要。MRI（磁共振）成像方法广泛用于脑肿瘤诊断并显示大脑中的组织。通过在传统方法中使用MR图像对脑肿瘤进行分类很困难，因为大脑结构及其中的组织很复杂。脑肿瘤分类已被使用，近年来一直很受欢迎并且在分类方面具有很高的准确率。在这项研究中，它的目的是通过比较VGG16，VGG19和MobïLenet深度学习体系结构来确定具有最高精度比率的体系结构。为了增加这些体系结构的成功，将直方图均衡应用于数据库中的图像。所使用的数据集由3590 MR图像组成，由四个脑肿瘤类（神经胶质瘤，脑膜瘤，无肿瘤，垂体）组成。MobileNet由于测试和训练而获得了最高的精度。实验研究表明，直方图均衡通过提高图像质量有助于深度学习结构的性能。关键词：脑肿瘤，图像分类，深度学习
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