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World File Search System脑瘤
使用混合深度学习方法进行脑肿瘤检测的最新趋势
“脑瘤”一词描述了脑细胞不受控制的增加，这可能会产生各种不良后果。在医学研究领域，人们采用各种方法来发现脑瘤，而专家仍在使用的最可靠的方法是磁共振成像（MRI）。非侵入性MRI方法已发展成为一种主要的发射脑瘤调查工具。为了准确识别肿瘤的范围，可靠、完全自动的脑瘤分割方法仍在研究中。早期发现肿瘤，治疗成功的可能性更高。检测脑瘤影响细胞是一个繁琐且耗时的过程。尽早识别和分类脑瘤对于有效治疗非常重要。本文对现有方法进行了分析，以将各种形式的深度学习技术应用于MRI数据。本综述提供了基于混合深度学习的脑肿瘤诊断方法，该方法结合了不同的深度学习方法，如卷积神经网络 (CNN)、UNET 架构、GoogLeNet 和 Gabor 滤波器进行特征提取。通过广泛的调查，本综述得出结论，深度学习方法比传统的机器学习算法提供更准确、更高效的结果。这项调查强调了当前的临床挑战、潜在的未来解决方案，并开启了研究人员的挑战，以开发系统性脑肿瘤检测系统，展示临床上可接受的更好的准确性，这将有助于放射科医生进行诊断。
使用微调对脑肿瘤进行分类...
摘要：脑瘤是指脑内异常细胞的生长，其中一些细胞可能导致癌症。检测脑瘤的常用方法是磁共振成像 (MRI) 扫描。从 MRI 图像中可以识别出有关脑内异常组织生长的信息。在各种研究论文中，脑瘤的检测都是通过应用机器学习和深度学习算法来完成的。当将这些算法应用于 MRI 图像时，可以非常快速地预测脑瘤，更高的准确度有助于为患者提供治疗。这些预测还有助于放射科医生快速做出决策。在所提出的工作中，应用自定义卷积神经网络 (CNN) 来检测脑瘤的存在，并分析其性能。高效网络是 CNN 模型之一，具有高精度和低计算量。因此，本研究建议使用高效网络架构对神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤的类型进行分类。高效网络有八个类别级别，从 EfficientNet-B0 到 EfficientNet-B7。本研究在 EfficientNet-B3 中获得了最佳结果，准确率达到 97.34%。索引词 - 图像分类、脑肿瘤、EfficientNet。
脑组织预处理技术比较
摘要：脑瘤是年轻人死亡的第二大原因。脑瘤的形状和大小多种多样。良性脑瘤与癌性脑瘤并存。在医学图像处理中，检测和分割脑瘤极其困难。这里使用了四种预处理形式：自适应中值滤波器 (AMF)、中值滤波器、高斯滤波器和维纳滤波器。然后使用以下内容确定性能指标 1. 均方误差率 (MSE) 是系统准确度的度量。2. 峰值信噪比 (PSNR) 3. 结构相似性指数 4. 第四个是 Spearman 等级相关。根据上述测量结果，自适应中值滤波器对常规和异常图像均能产生最佳效果。关键词：脑瘤、滤波器和效率测量 1. 简介脑瘤被描述为脑内细胞外物质的不规则生长和异常。肿瘤是细胞不受控制地生长的结果。根据肿瘤的起源（转移性），可将肿瘤分为原发性肿瘤或继发性肿瘤。脑肿瘤的侵袭性很难评估。扩散到大脑的癌细胞开始在身体的每个部位扩散。例如，乳腺癌或肺癌细胞通常通过血流传播到大脑。扩散到身体其他部位的脑肿瘤通常是癌性的。良性肿瘤生长缓慢，不像恶性肿瘤那么危险。它很少扩散，边界清晰。手术是治疗这种疾病最有效的方法，尽管危险性较低。恶性肿瘤的生长速度不可控制，而且很快。这是一种危及生命的情况，需要立即就医。肿瘤的诊断基于肿瘤细胞的形态，以及某些肿瘤细胞特征，如发展速度、外观、肿瘤中间的死亡肿瘤细胞、血液供应和侵袭潜力。世界卫生组织将肿瘤分为四类
使用深度学习和 Flask Web 应用程序自动检测脑肿瘤
I. 简介 对于脑瘤患者，早期诊断和最佳治疗至关重要。越早发现，越容易治疗，存活的机会就越大。考虑到这个基本想法，我们正在尝试开发一个应用程序，该应用程序将为我们提供确定患者是否患有脑瘤的功能。该软件旨在满足对脑瘤进行正确和准确诊断的需求（在我们对脑瘤进行了大量研究之后）该应用程序是使用编程语言 Python 开发的，以增强应用程序，我们将创建用户界面。界面使用最强大的 HTML 语言构建，用户界面使用 Flask 设计，以实现高度交互的界面。创建用户界面的主要优势是，没有计算机语言经验的人或者可以说他们不是程序员的人在用户界面的帮助下，可以使这个应用程序易于访问和使用，即使已经看过脑瘤。在后台，该应用程序使用机器学习来训练患者的 MRI 扫描，并查看图像的第一个区域以确定该人是否患有脑瘤。近年来，深度学习技术的出现彻底改变了医学图像分析，带来了疾病检测和分类的自动化解决方案
用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络
脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。
“关闭”癌细胞并限制其生长的治疗方法可以使恶性脑瘤更容易治疗
萨塞克斯大学癌细胞信号传导教授 Georgios Giamas 和博士研究员 Rosemary Lane 与来自伦敦帝国理工学院、爱尔兰都柏林皇家外科医学院和博蒙特医院、中国广州中山大学以及美国基因泰克和南加州大学的研究人员合作
使用深度学习和小波变换对磁共振图像中的脑肿瘤进行分类
脑瘤是脑内一团异常细胞。脑瘤可能是良性的（非癌性的）或恶性的（癌性的）。放射科医生对脑瘤的传统诊断是通过检查磁共振成像 (MRI) 生成的一组图像来完成的。为了帮助放射科医生正确分类 MRI 图像，已经开发了许多计算机辅助检测 (CAD) 系统。卷积神经网络 (CNN) 已广泛应用于医学图像的分类。本文介绍了一种用于对 MRI 图像中的脑瘤进行分类的新型 CAD 技术。所提出的系统利用离散小波变换 (DWT) 表现出的强能量紧凑性从脑 MRI 图像中提取特征。然后将小波特征应用于 CNN 以对输入的 MRI 图像进行分类。实验结果表明，所提出的方法优于其他常用方法，总体准确率达到 99.3%。
T1 加权的自动分割和检测...
关于脑成像应用的研究有很多。马来西亚的统计数据显示，神经胶质瘤是脑瘤中最常见的疾病类型之一。神经胶质瘤脑瘤是脑组织内神经胶质细胞的异常生长，被称为脑组织。放射科医生通常使用磁共振成像 (MRI) 图像序列来诊断脑瘤。然而，放射科医生手动检查脑瘤诊断是一项困难且耗时的任务，因为肿瘤的形状和外观各不相同。他们还会注射钆造影剂来增强图像模态，这会给患者带来副作用。因此，本文提出了一种使用 Sobel 边缘检测和数学形态学操作对 MRI 脑图像进行自动分割和检测的方法。从脑瘤图像分割基准 (BRATS) 获得了总共 30 个神经胶质瘤 T1 加权 MRI 脑图像。使用区域重叠定量评估分割和检测的结果，准确率为 80.2%，表明所提出的方法很有前景。
基于 CNN 的提高脑肿瘤图像分类准确率的方法 A. Muis a、S. Sunardi *b、A. Yudhana b
脑瘤是世界上最致命的疾病之一。这种疾病可以攻击任何人，无论性别或特定年龄段。脑瘤的诊断是通过手动识别计算机断层扫描或磁共振成像的图像进行的，因此可能会发生诊断错误。此外，可以使用活检技术进行诊断。这种技术非常准确，但需要很长时间，大约 10 到 15 天，并且需要大量设备和医务人员。基于此，需要能够根据 MRI 生成的图像进行分类的机器学习技术。这项研究旨在提高以前研究对脑瘤分类的准确性，从而避免在脑瘤诊断中出现错误。本研究使用的方法是使用 AlexNet 和 Google Net 架构的卷积神经网络。这项研究的结果显示，AlexNet 架构的准确率为 98%，GoogleNet 的准确率为 96%。与以前的研究相比，这个结果更高。这一发现可以减少模型训练期间的计算负担。该研究成果可以帮助医生快速准确地诊断脑肿瘤。