参数调节

用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络

脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。