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World File Search SystemDenseNet169
建立高效的神经网络进行脑肿瘤检测
脑肿瘤检测和监测对于任何指示系统都至关重要，多年的研究和诊断技术的稳步改进就是明证。因此，治疗计划对于提高患者的生活质量至关重要。有一种观点认为，深度学习可以帮助解决诊断和治疗脑肿瘤的困难。在这项工作中，我们引入了一种混合深度神经网络，它将最先进的图像增强方法（如对比度拉伸、直方图均衡化和对数变换）与迁移学习相结合，类似于 DenseNet169 和 ResNet149。这项工作深入探讨了如何提高 DCNN 预测的准确性和效率。对于数据选择，我们创建了自定义数据，这些数据来自 Br35H 和 Fig 共享存储库，其中包含增强后的良性、恶性和正常图像 (596,928,364)。性能分析了不同的场景，例如所有三种增强算法的数据都与每个神经网络一起训练并评估性能。性能结果表明，本文提出的研究成果对使用 DenseNet169 进行直方图均衡化的数据有显著的改进，准确率为 93.29%，精确率为 94%，召回率为 88%，得分率为 93%，损失率为 20.37%，是本文提出的所有训练神经网络中最高的矩阵。
使用深度学习
钦奈，印度摘要 - 阿尔茨海默氏病是一种无法修复的退行性脑疾病。每四秒钟，世界上的某人被诊断出患有阿尔茨海默氏病。结果是致命的，因为它导致死亡。因此，至关重要的是早期捕获该疾病。痴呆症的主要原因是阿尔茨海默氏病。痴呆会导致推理能力和人际应对技巧的降低，这会影响人们独立运作的能力。患者将在早期阶段忘记最近的事件。如果疾病进展，他们将逐渐忘记整个事件。必须尽快诊断该疾病。本文提出了一个将大脑MRI样品图像作为输入的模型，并确定一个人是轻度，中度还是没有阿尔茨海默氏病作为输出。我们使用VGG19和Densenet169架构进行此分类，提供了对哪些体系结构显示出令人鼓舞的结果的比较分析。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。