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使用CNN和VGG-16
人工智能属于科学的领域，该领域与设计机器可以自行学习而不会受到任何人的干扰的想法。由于ML，人类可以设计像人类一样思考的机器，并且可以从人类这样的经验中学习。我们今天看到的许多实践示例，例如解决各种优化并发症，对大量数字化数据进行分类并获得所需模式，根据自然语言处理和深度学习。更多的层和模型的存在更深，那么整体性能将更高。不同的深度学习算法是多层前ePtron神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，长期短期记忆，深玻尔兹曼机器（DBM），深信信念网络，可在顺序数据（信号和文本），复发性神经网络上起作用。现在，超级计算机已广泛用于编辑和分析给定患者的图像并使用图像，它通过使用卷积神经网络更改维度并分析用户给定的输入。此卷积神经网络通过使用不同的数据集并将图像压缩到计算机格式，从而可以通过人工智能处理数据并使用不同的层（例如
CNN 架构：Alex Net、Le Net、VGG、Google……
深度学习是一种更广泛的机器学习方法，它将为机器带来洞察力。如今，深度学习被广泛应用于对象识别、模式识别、自然语言处理和其他图像处理任务。但它主要用在对象识别任务中，如驾驶员辅助系统、自动驾驶系统、目标检测[1]等。在现实生活中。但它也有几个不同的有趣的应用，如黑白图像的着色、为安静的电影添加声音、自动机器翻译、照片中的对象分组、自动手写生成、字符文本生成、图像标题生成和自动游戏。在大多数情况下，深度学习可以借助不同的神经网络架构[2]进行。这些系统主要用于图像提取和训练。深度学习中使用了四种主要的神经网络。
UNet-VGG16 结合迁移学习实现基于 MRI 的脑肿瘤分割
脑瘤是一种致命疾病，在医学手术中需要高精度。脑瘤检测可以通过磁共振成像（MRI）进行。MRI 脑瘤图像分割旨在将肿瘤区域（作为感兴趣区域或 ROI）与健康大脑分开，并提供肿瘤的清晰边界。本研究使用具有新架构的全卷积网络 UNet-VGG16 对 ROI 和非 ROI 进行分类。该模型或架构是 U-Net 和 VGG16 的混合体，并通过迁移学习简化了 U-Net 架构。该方法在学习数据集中的准确率高达 96.1% 左右。验证是通过计算正确的分类率（CCR）并将分割结果与基本事实进行比较来完成的。CCR 值表明，该 UNet-VGG16 可以识别脑瘤区域，平均 CCR 值约为 95.69%。
基于高斯映射蝙蝠算法的VGG和极限学习机诊断脑微出血
摘要 脑微出血（CMB）是一个严重的公共健康问题。它与痴呆症有关，可以通过脑磁共振图像（MRI）检测到。CMB 在 MRI 上通常表现为微小的圆点，它们可以出现在大脑的任何地方。因此，人工检查既繁琐又耗时，而且结果通常难以重现。本文提出了一种基于深度学习和优化算法的新型 CMB 自动诊断方法，该方法以脑 MRI 作为输入，将诊断结果输出为 CMB 和非 CMB。首先，使用滑动窗口处理从脑 MRI 生成数据集。然后，使用预训练的 VGG 从数据集中获取图像特征。最后，使用高斯映射蝙蝠算法（GBA）训练 ELM 进行识别。结果表明，所提出的方法 VGG-ELM-GBA 比几种最先进的方法具有更好的泛化性能。