机构名称：
¥ 1.0
抽象由于其复杂性和敏感性，对脑部疾病进行分类是一项非常困难的任务。由于脑肿瘤是严重的，有时是致命的，因此早期发现和诊断对于制定有效的治疗计划至关重要。一种重要的医学成像工具，磁共振成像（MRI）允许对大脑内部结构进行详细的，无创的可视化。在诊断和治疗脑肿瘤方面，磁共振成像（MRI）起着至关重要的作用。从数据集进行预处理开始，该方法适用于来自不同大脑条件患者（包括肿瘤和非肿瘤病例）的MRI扫描和临床数据。培训和测试集构成数据集。MRI肿瘤检测需要许多过程，包括特征提取，分类和图像后处理。用于对大脑图像进行分类，该系统利用具有长期记忆（LSTM）的卷积神经网络使用转移学习方法进行了预训练的模型。所提出的框架不仅使用预训练的模型来改善训练的性能更好的模型，而且还使用阈值来改进数据集，以提高准确性和数据增强，以增加数据集中的图像数量。初步结果表明，混合算法模型的家族的性能要比以前的CNN体系结构更好，因为缩放图像的深度，宽度和分辨率的所有维度都以恒定比率的比例来扩展，它使用复合系数。关键词：脑肿瘤分类，卷积神经网络，医学成像，深度学习，转移学习。结果还证明，通过扩展基线体系结构，模型能够捕获复杂的特征，从而改善了模型的整体性能。引言人体中最重要的器官之一，大脑有助于决策，并调节所有其他器官的运行。它主要负责管理日常自愿和非自愿身体功能，并充当中枢神经系统的指挥中心。肿瘤是一种不受控制的增殖质量
脑肿瘤分类使用深度...
主要关键词
相关文件推荐
