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摘要。这项研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络（CNN）基于脑肿瘤分离的影响，重点是直方图均衡（HE），对比度有限的适应性直方图均衡（CLAHE）及其杂化变量。在3064个大脑MRI图像的数据集中采用U-NET体系结构，研究深入研究了预处理步骤，包括调整和增强大小，以优化细分精度。提供了基于CNN的U-NET体系结构，培训和验证过程的详细分析。利用诸如准确性，损失，MSE，IOU和DSC等指标的比较分析表明，混合方法Clahe始终优于其他方法。结果强调了其优异的准确性（分别用于培训，测试和验证的0.9982、0.9939、0.9936）和鲁棒分割重叠，JACCARD值为0.9862、0.9847和0.9864，以及0.9864，以及0.993，0.993，0.9923，0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.9923，和0.99999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999993.9999999999999999999999993号。申请。该研究以分割方法进行完善，以进一步增强神经肿瘤学中的诊断精度和治疗计划。
对比度，直方图和混合方法
主要关键词
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