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利用人工智能增强脑肿瘤诊断
本研究探索了人工智能 (AI) 在增强脑肿瘤诊断方面的潜力，具体是通过对两种先进的深度学习 (DL) 模型 ResNet50 和 YOLOv8 进行比较分析，这两种模型用于检测和分类 MRI 图像中的脑肿瘤。鉴于脑肿瘤的复杂性和多样性，该研究解决了医学领域对快速准确诊断工具的迫切需求。这项研究的动机是人工智能可以为医学诊断带来的潜在好处，特别是在速度和准确性方面，这对于有效的患者治疗和结果至关重要。在四种肿瘤类型的 7023 张 MRI 图像数据集上评估了 ResNet50 和 YOLOv8 模型的性能。使用的关键指标是准确度、精确度、召回率、特异性、F1 分数和处理时间，以确定哪种模型在检测和分类脑肿瘤方面表现更好。研究结果表明，尽管两种模型都表现出高性能，但 YOLOv8 在大多数指标上都超越了 ResNet50，尤其是在速度方面表现出优势。研究结果凸显了先进的深度学习模型在医学图像分析中的有效性，为脑肿瘤诊断带来了重大进步。通过对两种常用的深度学习模型进行全面的比较分析，结合当前将人工智能融入实际医疗应用的方法，并强调其潜在用途，这项研究推动了医学人工智能领域的发展，为部署未来人工智能诊断工具所需的知识提供了深刻见解。
LFMV - 阿维尼翁·卡蒙 - dircam
TWY P3：仅适用于 ACFT OMGWS 9 m。滑行道 P3：仅供 OMGWS 9 米飞机使用。 → 对于 30 吨以上的 ACFT，必须在转弯区域进行半转弯。对于 30 吨以上的 ACFT，必须对球拍进行掉头。抵达时：在 ATS SKED 期间，装有轮子的飞机应在离开跑道后立即联系 AVIGNON GROUND。抵达时：在 HOR ATS 期间，一旦跑道畅通，装有轮子的飞机将直接联系 AVIGNON SOL。通过 A2 单向通道进入加油站。通过 A2 单向通道前往加油站。发动机运转时禁止反方向通行。发动机运转时，对面方向禁止通行。禁止旋翼直升机进入。禁止旋翼直升机。从机库 H2 退出：遵守停车规定，检查 A2 上没有交通。从机库 H2 退出：请留意停车以检查 A2 上是否没有交通。飞机可优先从 A2 进入 AVGAS 站。飞机以 A2 优先级进入 AVGAS 站。
使用 Python 进行脑肿瘤检测
近年来，机器学习算法在图像识别任务中取得了巨大成功，与此同时，电子病历和诊断成像的使用也急剧增加。本综述介绍了应用于医学图像分析的机器学习算法，重点介绍了卷积神经网络，并强调了该领域的临床方面。在医学大数据时代，机器学习的优势在于，可以通过算法发现数据中重要的层次关系，而无需费力地手工处理特征。我们涵盖了医学图像分类、定位、检测、分割和配准的关键研究领域和应用。最后，我们讨论了研究障碍、新兴趋势和可能的未来方向。
利用机器学习进行脑肿瘤预测的研究
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使用支持向量机进行脑肿瘤图像分类
摘要 本文致力于开发一种对脑肿瘤（包括胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤）的 MRI 图像进行分类的模型。数据集是从 Kaggle 收集的。然后，它被组织起来并上传到 GitHub。这项工作利用了 Python 的不同库，即 Matplotlib、NumPy 和 Sci-Kit Learn。Google Collaboratory 已用于执行环境，存储要求有限，为 108 GB。图像从名为“Brain-Tumor”的 GitHub 存储库克隆到 Google Collaboratory。该存储库包含一个对应于所有指定类型肿瘤图像的数据集。支持向量机算法已用于分类。所提出模型的准确率在 84% 到 92% 之间。关键词：Google Collab、图像分类、MRI 图像、机器学习、存储库、支持向量机 (SVM)
实体瘤管道
TNBC，三阴性乳腺癌； CCR8，CC趋化因子受体8; CD3，分化3群； CRC，结直肠癌； CSF-1R，刺激性因子-1受体； DGKζ，二酰基甘油激酶ζ； DKK1，Dickkopf-1; DLL3，类似三角洲的配体3; ESCC，食管鳞状细胞癌； FGFR，成纤维细胞生长因子受体； GBRCAM，种系BRCA突变； GC-GEJC，胃癌 - 糖食管癌； HCC，肝细胞癌； 1L，第一行； MCRPC，转移性cast割前列腺癌； MTX，维护处理； NSCLC，非小细胞肺癌； PARP，聚（ADP-核糖）聚合酶； PI3KΔ，磷酸肌醇3-激酶三角洲； PSOC，铂敏感的卵巢癌； RAF，快速加速的纤维肉瘤； STEAP1，前列腺1的六跨膜上皮抗原； VEGFR，血管内皮生长因子受体。
6COSC023W – 最终项目报告脑瘤...
论文 3：使用先进的深度学习技术进行脑肿瘤检测和多分类。（11）...................................................................................................................... 15
深度学习的自动化脑肿瘤分类器
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