XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSunar
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。
BNG Sunart Fields项目 - 自然英格兰出版物
Sunart Fields已早期从Derbyshire Wildlife Trust进行了早期参与，该基金会确定该项目将有助于峰值地区生物多样性行动行动计划，以增强和扩展野外峰值项目，旨在为野外峰值项目做出贡献，该计划旨在为旨在建立大型预先商定的策略范围，以实现旨在满足即将到来的当局范围内的潜在需求。通过以景观规模创建栖息地，可以以最具成本效益和高效的方式传递生物多样性的最佳收益。