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增强 MRI 中的脑肿瘤分类
增强 MRI 中的脑肿瘤分类：利用深度卷积神经网络提高准确性 Shourove Sutradhar Dip 毛拉纳巴沙尼科技大学信息和通信技术系，孟加拉国 Tangail-1902 电子邮件：it16008@mbstu.ac.bd Md. Habibur Rahman 毛拉纳巴沙尼科技大学信息和通信技术系，孟加拉国 Tangail-1902 电子邮件：it16051@mbstu.ac.bd Nazrul Islam* 贾汉吉尔纳加尔大学信息技术学院，孟加拉国 Dhaka-1342 Savar 电子邮件：nazrul.mbstu@gmail.com ORCID iD：https://orcid.org/0000-0002-9276-8388 *通讯作者 Md. Easin Arafat 信息技术学院， Jahangirnagar 大学，Savar，Dhaka-1342，孟加拉国 电子邮件：arafatr.research@gmail.com ORCID iD：https://orcid.org/0000−0003−4014−9144 Pulak Kanti Bhowmick Mawlana Bhashani 科技大学信息与通信技术系，Tangail-1902，孟加拉国 电子邮件： pulak.ict.mbstu@gmail.com Mohammad Abu Yousuf 信息技术研究所，Jahangirnagar 大学，Savar, Dhaka-1342, 孟加拉国 电子邮件：yousuf@univ.edu ORCID iD：https://orcid.org/0000-0001-8065-7173 收稿日期：2023 年 10 月 25 日；修订日期：2023 年 12 月 7 日；接受日期：2024 年 1 月 12 日；发布日期：2024 年 6 月 8 日 摘要：脑肿瘤是最致命的癌症之一，患者的死亡率很高。识别和分类脑肿瘤是了解其功能的关键步骤。治疗脑肿瘤的最佳方法取决于其类型、大小和位置。在现代，放射科医生利用可以通过磁共振成像 (MRI) 确定的脑肿瘤位置。然而，手动测试和 MRI 检查既费时又需要技能。此外，肿瘤的误诊可能导致不适当的药物治疗，这可能会降低他们的生存机会。随着深度学习 (DL) 技术的进步，计算机辅助诊断 (CAD) 以及机器学习 (ML) 技术已经发展到帮助检测脑肿瘤的程度，放射科医生现在可以更准确地识别脑肿瘤。本文提出了一种使用 VGG16 模型进行 MRI 图像分类以构建深度卷积神经网络 (DCNN) 架构。使用来自 Kaggle 的两组脑部 MRI 数据对所提出的模型进行了评估。在 Google Colab 训练期间，考虑到这两个数据集，所提出的方法取得了显著的性能，最高总体准确率分别为 96.67% 和 97.67%。据报道，所提出的模型在训练期间运行良好，准确率很高。所提出的模型的性能标准超越了现有技术。索引词：CNN、脑肿瘤、ML、MRI 图像、VGG16。
永久磁铁同步电动机（PMSM）用于...
（由电子和信息技术部（MEITY），GOI赞助）序言：“电子与ICT学院”是在Nit Warangal建立的，并在Goi Meity的财政援助下建立了。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。CV和医学成像专家的知名资源人员将提供基于计算机的视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析和医学图像分类的AI/ML。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2等。主持此计划的教师：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
可解释的AI和生成AI
与电子和通信工程系Srinivasa Ramanujan技术学院（自动驾驶），Ananthapuramu，AP，AP（由电子和信息技术部赞助（MEITY），GOI）PREAMBLEBLEBLE：“ Electronics＆ICT Academy”在Nit Warangal提供了Meity，Goi goi，Goi，Goi，Electronics＆ICT Academy”。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。简历和医学成像专家的知名资源人员将提供计算机视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。使用Python/Matlab的动手会话。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介以及基于DL的其他架构及其应用。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别，情感识别。BIO医疗信号处理，例如ECG，EEG，EMG等。医疗图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底成像和医学图像分类的AI/ML。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。CV和AI算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2等。主持此计划的教师：Nit Warangal的教职员工将进行该计划；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
在线教师发展计划 (FDP) ...
（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子和信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的财政援助下，在瓦朗加尔国家理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里和安达曼和尼科巴群岛。该学院的作用是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划、行业培训和咨询服务、行业课程开发、在职专业人员的 CEP、技术孵化和创业活动的建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法有效地完成图像的可视化和分析。在“数字印度”计划不断发展和新兴的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于整个地区和国家的社会经济地位。 CV 和医学成像专家的杰出资源人员将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。 该 FDP 旨在传授知识和培训有关 AI 工程方面的基础知识以及使用 AI 的最新计算机视觉医学图像分析应用的见解。FDP 将对在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员有所帮助。 主要课程内容： 生物医学和医学图像分析应用简介。 机器学习基础，数据预处理和数据可视化。 监督和无监督学习方法、SVM 分类、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于生物医学信号和医学成像实现的 CNN 架构。 生物医学信号处理技术、生物医学信号分类、基于脑机接口 (BCI) 的系统、现代 ECG/EEG 信号处理。 使用 MATLAB 分析 ECG、EEG 和 PPG 信号 医学图像数据处理和分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底和医学图像分类。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 使用 Python/MATLAB 进行动手实践。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 开展该课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院的教职人员主持；来自印度理工学院/印度理工学院/印度理工学院相关领域的学者将受邀为该项目授课。来自各行各业的演讲者也有望在课程中发表演讲。
在线教师发展计划（FDP）...
（由印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 赞助）序言：“电子与信息通信技术学院”在印度政府电子和信息技术部 (MeitY) 的资助下，于瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 成立。该学院的管辖范围包括特伦甘纳邦、安得拉邦、卡纳塔克邦、果阿邦、本地治里以及安达曼和尼科巴群岛。该学院的职责是提供标准化课程和新兴电子、信息通信技术领域的教师发展计划，为行业提供培训和咨询服务，为行业提供课程开发，为在职专业人员提供持续教育计划 (CEP)，并为技术孵化和创业活动提供建议和支持。关于 FDP：该 FDP 旨在提供强大的理论背景以及计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何借助基于计算机视觉和医学图像分析的算法高效地实现图像的可视化和分析。在“数字印度”计划蓬勃发展的时代，计算机视觉在机器视觉和医学成像领域变得至关重要，因为图像的多种应用决定并有助于提高整个地区和国家的社会经济地位。著名的 CV 和医学成像专家将提供基于计算机视觉和医学成像的方法。该 FDP 旨在传授知识并培训人工智能工程方面的基础知识以及使用人工智能在最近的计算机视觉医学图像分析应用中的见解。FDP 将有助于在计算机视觉和医学图像分析应用的 AI/ML 领域工作的教师和研究人员。主要课程内容： 计算机视觉和医学图像分析应用简介。 机器学习基础，数据预处理和数据可视化。 监督和无监督学习方法、SVM 分类、神经网络和应用。 深度学习方法简介，以及基于 DL 的其他架构及其应用。 用于 CV 和医学成像实现的 CNN 架构。 视频分析、目标检测/追踪、分割、Yolo 模型、RCN、Unet 和 FRCNN。 生物特征检测、人体活动和人脸识别、情绪识别。 医学图像数据处理与分析。 用于生物医学成像的 AI/ML、基于 CT 扫描/MRI 的图像分析、眼底成像和医学图像分类。 Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter 和 Colab 的基础知识。 使用 python/MATLAB 进行数据预处理和数据可视化。 使用 Python/MATLAB 进行实践课程。 在 Jetson Nano、TX2 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。负责此课程的教师：该项目将由瓦朗加尔国立理工学院 (NIT Warangal) 的教职员工授课；印度理工学院 (IIT)、印度理工学院 (NIT) 和印度理工学院 (IIIT) 相关领域的学者也将受邀授课。此外，预计来自各行各业的演讲嘉宾也将参与课程。
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先知。博士。Ilya Okulov (Libniiz-Institute furary Designer Techno- login – IWT) Dr. Yasmine Sassa (Chalmers University or Technology) Amir Malakizadi (Chalmers University or Technology) Prof. Dr. Alexor Matic (Chalmers University or Technology) Dr. Sfjetlana Stecovic (Link University) Prof. Dr. Kevin M. Ryan (University or Limerick) Prof. Dr. Piter加尔加拉（联邦大学或圣卡洛斯）教授桑德拉·卡瓦略（Coimbra大学）麦地娜·沙姆苏耶娃（Madina Shamsuyeva）博士（汉诺威的利布尼兹大学）教授尼古拉斯·阿隆索·范特（Nicolas Alonso Vante）博士（Poitiers the Poitiers） AB）Wim Theelans博士（Katholic University Leuven）Aline Rogue博士（Bordaux大学）DAMENTAL TOURRET（IMDEA材料研究所）博士。Annable Broad（Katholic University Leuven）Gonzalo Priceto博士（西班牙研究委员会CSIC - 理工大学或Valencia UPV）Maria Vara del Arco博士（Madrid大学）Giovanni Perotto博士（Intirition Italo Italo Italo这Tecnologia（IIT）（IIT））。ThomasWeißgarber（Fraunhofer Instituteförferigigung偷窃和Ange Walls Material forshung）MaríaVallet-Regí博士（大学计算机或马德里）博士。AndrésFabánLasagni（技术大学）Regina Ciancio博士（地区科学园）博士。 Raquel Oro Calderon（维也纳技术大学）教授Laura M. Bartolo博士（芝加哥西北大学）Artur Erbe博士（Helmoltz- Zentrum drrest-Rossendorf E.V.））AndrésFabánLasagni（技术大学）Regina Ciancio博士（地区科学园）博士。Raquel Oro Calderon（维也纳技术大学）教授Laura M. Bartolo博士（芝加哥西北大学）Artur Erbe博士（Helmoltz- Zentrum drrest-Rossendorf E.V.））Raquel Oro Calderon（维也纳技术大学）教授Laura M. Bartolo博士（芝加哥西北大学）Artur Erbe博士（Helmoltz- Zentrum drrest-Rossendorf E.V.）Konda Gokuldoss Prahanth（Tallinn技术大学）教授WillumeitRömer（Helmholtz Center在这里）JoaquínRams博士（Helmholtz Center）教授JoaquínRams博士（Rey Rey Juan Carlos大学）Ivan Kaban博士（技术 - 以色列技术学院）AntonioJesúsSalinasSánchez博士（Madrid大学） Österlund（Uppsala University）博士。 洛伦佐·莫罗尼（Lorenzo Moroni）教授（马斯特里赫特大学）教授罗伯特·伍德沃德（Robert Woodward）博士（维也纳大学）Pearl Agyakwa博士（诺丁汉大学） Kiran Gulia（Wolverhampton大学）Masiar Sistani博士（维也纳技术大学）Konda Gokuldoss Prahanth（Tallinn技术大学）教授WillumeitRömer（Helmholtz Center在这里）JoaquínRams博士（Helmholtz Center）教授JoaquínRams博士（Rey Rey Juan Carlos大学）Ivan Kaban博士（技术 - 以色列技术学院）AntonioJesúsSalinasSánchez博士（Madrid大学） Österlund（Uppsala University）博士。洛伦佐·莫罗尼（Lorenzo Moroni）教授（马斯特里赫特大学）教授罗伯特·伍德沃德（Robert Woodward）博士（维也纳大学）Pearl Agyakwa博士（诺丁汉大学） Kiran Gulia（Wolverhampton大学）Masiar Sistani博士（维也纳技术大学）