FastA

基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统

在本文中，使用了预先训练的FastAI CNN模型的RESNET152体系结构。RESNET152体系结构被视为基本模型，并通过修改后3层进行改进。密集的层，然后使用新层改善了软磁层和二进制跨膜片层。在此之后，改进了RESNET152深度学习模型，对从Kaggle和Brats2015收集的2个不同的脑数据集进行了培训。进行模型的微调。在DataSet-253和DataSet-205上进行验证时，改进模型的精度分别为97％和96％。与其他深度学习模型相比，改进的模型使用2个不同的大脑MRI数据集可获得最佳结果。图中给出了精度百分比比较。15下面。应用于增加MR