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脑肿瘤检测：深度综合研究...
对于其他机器学习模型，朴素贝叶斯的准确率达到 68.62%，而 SVM（支持向量机）的准确率达到 60.78%。同样，决策树模型的准确率也达到 68.62%。另一种集成技术 Bagging 的准确率达到 66.66%。有趣的是，结合预训练的 VGG-16 和 InceptionV3 模型的混合模型的准确率达到 68.92%。结果表明，卷积神经网络 (CNN) 是最成功的方法，在 MRI 扫描中实现脑肿瘤检测的最高准确率（86.27%）。这表明 CNN 特别擅长学习隐藏在 MRI 图像数据中的关键模式。关键词：磁共振成像 (MRI)、深度学习、卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、迁移学习、InceptionV3、特征提取、主成分分析 (PCA)、准确度、VGG16、逻辑回归、随机森林、Ada Boosting、朴素贝叶斯、SVM、决策树、Bagging
使用深度学习模型对脑肿瘤进行分类
本研究旨在对现有（最先进的）深度学习模型进行比较分析，以利用 MRI（磁共振成像）图像识别脑肿瘤疾病的早期检测。为此，在 Matlab 平台上编码了 GoogleNet、Mobilenetv2、InceptionV3 和 Efficientnet-b0 深度学习模型，并用于检测和分类脑肿瘤疾病。对常见的胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤进行了分类。数据集包括四个不同类别的 7022 张脑 MRI 图像，这些图像在 Kaggle 平台上公开共享。对数据集进行了预处理，对模型进行了微调，并使用了适当的参数值。在评估我们比较的深度学习模型的统计分析结果时，按成功率排序，获得了 Efficientnet-b0（%99.54）、InceptionV3（%99.47）、Mobilenetv2（%98.93）和 GoogleNet（%98.25）的结果。研究结果有望为相关领域的医生和研究人员的决策提供建议，特别是在疾病的早期诊断、缩短诊断时间和减少人为错误方面具有一定优势。
使用Mobilenet转移学习模型和Shap XAI技术改善交通事故严重性预测
交通事故仍然是死亡，伤害和高速公路严重中断的主要原因。理解这些事件的促成因素对于提高道路网络安全性至关重要。最近的研究表明，预性建模在洞悉导致事故的因素方面具有效用。但是，缺乏重点放在解释复杂的机器学习和深度学习模型的内部工作以及各种特征影响事故词典模型的方式。因此，这些模型可能被视为黑匣子，而利益相关者可能不会完全信任他们的发现。这项研究的主要目的是使用各种转移学习技术创建预测模型，并使用Shapley值对最有影响力的因素提供见解。预测合格中伤害的严重程度，多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），残留网络（RESNET），EfficityNetB4，InceptionV3，InceptionV3，极端的Incep-Tion（Xpection）（Xpection）（Xpection）和Mobilenet和Mobilenet。在模型中，MobileNet显示出最高的结果，精度为98.17％。此外，通过了解不同的特征如何影响事故预测模型，研究人员可以更深入地了解导致事故的造成的范围，并制定更有效的干预措施以防止发生事故。
使用深度学习的视网膜眼底图像早期检测青光眼的框架” 2279
摘要：青光眼是一种高度危险的眼部疾病，可显着影响人类视力。这是一种视网膜状况，会损害视神经头（ONH），如果在后期发现，可能会导致永久失明。预防永久性失明取决于青光眼在其初始阶段的及时识别和干预。本文介绍了卷积神经网络（CNN）模型，该模型利用特定的建筑设计来通过分析底面图像来识别早期青光眼。这项研究利用了公开访问的数据集，包括用于青光眼分析和研究的在线视网膜底面图像数据库（ORIGA），视网膜的结构化分析（凝视）和视网膜眼底青光眼挑战（避难所）。为了对青光眼进行分类，视网膜底面图像被送入Alexnet，VGG16，Resnet50和InceptionV3模型中。RESNET50和InceptionV3模型都证明了出色的性能，以创建混合模型。ORIGA数据集以97.4％的F1得分达到了高精度，而凝视数据集则获得了更高的精度，而F1分数为99.1％。避难数据集也表现出色，F1得分为99.2％。所提出的方法已经建立了可靠的青光眼诊断系统，帮助眼科医生和医生进行准确的质量筛查和诊断青光眼。
基于 YOLOv2 和卷积神经网络的 MRI 脑肿瘤分析改进框架
摘要 脑肿瘤是一组异常细胞。大脑被包裹在更坚硬的头骨中。异常细胞生长并引发肿瘤。由于肿瘤形状不规则，肿瘤检测是一项复杂的任务。所提出的技术包含四个阶段，即病变增强、特征提取和选择以进行分类、定位和分割。磁共振成像 (MRI) 图像由于某些因素（例如图像采集和磁场线圈的波动）而带有噪声。因此，使用同态小波滤波器进行降噪。然后，使用非支配排序遗传算法 (NSGA) 从 inceptionv3 预训练模型中提取特征并选择信息特征。优化的特征被转发进行分类，之后肿瘤切片被传递到为肿瘤区域定位而设计的 YOLOv2-inceptionv3 模型，以便从 inceptionv3 模型的深度连接 (mixed-4) 层提取特征并提供给 YOLOv2。将定位图像传递给 McCulloch 的 Kapur 熵方法以分割实际肿瘤区域。最后，在三个基准数据库 BRATS 2018、BRATS 2019 和 BRATS 2020 上验证了所提出的技术以进行肿瘤检测。所提出的方法在脑病变的定位、分割和分类中取得了 0.90 以上的预测分数。此外，与现有方法相比，分类和分割结果更优。
改进了基于yolov2和卷积神经网络MRI的脑肿瘤分析的改进框架
抽象脑肿瘤是一组异常细胞。大脑被封闭在更刚性的头骨中。异常细胞生长并开始肿瘤。检测肿瘤是由于不规则的肿瘤形状而成为复杂的任务。所提出的技术包含四个阶段，这些阶段是病变增强，特征提取和用于分类，定位和分割的选择。磁共振成像（MRI）图像由于某些因素（例如摄取图像和磁场线圈波动）而嘈杂。因此，使用同态小波档案进行降噪。后来，使用非主导的排序遗传算法（NSGA）选择了InceptionV3预训练模型中提取的特征和信息特征。将优化的特征转发用于分类，然后将肿瘤切片传递给Yolov2-InceptionV3模型，设计用于肿瘤区域的定位，从而从深度偶联（混合-4）层的IntectionV3模型中提取特征并提供给Yolov2。将局部图像传递给麦卡洛克的卡普尔熵方法，以分割实际的肿瘤区域。最后，在三个基准数据库2018，Brats 2019和Brats 2020中验证了所提出的技术以进行肿瘤检测。所提出的方法在脑病变的定位，分割和分类中获得的预测得分大于0.90。此外，与现有方法相比，分类和分割结果优越。
基于CNN转移的脑肿瘤分类系统...
考虑到与该疾病相关的严重神经系统障碍和潜在的死亡，保留人类健康和生命在开发自动检测方法中至关重要。计算效率在实时决策，治疗计划和整体医疗保健系统优化中在脑肿瘤分类中起关键作用。虽然卷积神经网络（CNN）由于其出色的准确性而广泛用于脑肿瘤检测，但其高计算需求带来了重大挑战。为了应对当前的挑战，采用了混合模型，集成了预先训练的卷积神经网络（CNN）转移学习模型和分布式计算编程范式。主要目标涉及两个阶段：在第一阶段，InceptionV3和VGG19 CNN转移学习模型被部署在GPU上以检测脑恶性肿瘤。性能指标，包括准确性，精度，召回和F1得分，以及对CPU和GPU上计算时间的比较分析。结果表明，InpectionV3的精度率（约为98.83％）比VGG19（77.65％），在CPU和GPU平台上都具有较高的计算速度。GPU执行可将计算时间大幅减少90％，归因于InceptionV3的有效体系结构。在第二阶段，分别使用分布式计算过程进行实时分类，该计算过程分别具有先前训练的CNN模型，用于神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体肿瘤。修订：2023年9月25日，接受：2024年4月19日这种综合方法为大规模脑肿瘤数据集的实时分类提供了有效的解决方案。
3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征图像分类的CNN体系结构
收到：2024年6月21日修订：2024年8月3日接受：2024年8月26日发布：2024年9月30日摘要 - 去年在几个领域中使用了图像处理技术，包括教育，研究，铁路和其他部门。CNN（卷积神经网络）通常被视为图片分类的最有效方法。这项研究包括使用CNN体系结构：Restnet50V2，Restnet152v2，Xception，IntectionV3和MobilenetV2的五种著名的图像处理算法。我们评估了Dehradun DataSet北阿兰奇大学的分类，该数据集有20个不同的部门照片进行分类。在一定的迭代之后，我们的主要目标是使用可用的硬件实现最佳的模型精度。为了评估绩效，我们使用了其他措施，例如准确性，召回和F1得分。调查证明了所有五种算法的特殊精度：Restnet50V2（98.88），Restnet152v2（99.10），Xpection（99.17），InceptionV3（99.2）（99.2）和MobiLENETV2（93.71）。由于其卓越的准确性，选择了X Ception方法进行数据培训，测试和验证。硬件资源，内存能力和数据多样性。这项研究阐明了CNN模型的性能，并帮助公司和大学选择更好的照片分类算法。这项研究还提高了机器学习和深度学习算法，以及它们在现实情况下的实际应用。
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。