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摘要：脑肿瘤是一个重大的医疗问题，它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像（MRI）扫描和卷积神经网络（CNN）提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤，基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案，可能会改善患者的预后。关键字：卷积神经网络（CNN）；脑肿瘤； Arduino uno；激光治疗；红外疗法； Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时，准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下，诸如磁共振成像（MRI）和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统，该系统利用MRI扫描的力量，卷积神经网络（CNNS）以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成：基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法，我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类，系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号，该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法，可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法，最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中，人工智能，医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理，我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献，提供有前途的解决方案，将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
基于Arduino的脑肿瘤检测和治疗...
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