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脑肿瘤检测 - ijrpr
脑肿瘤是一种严重的健康问题，其特征是颅骨内异常生长，良性和恶性脑肿瘤都会对周围脑组织造成风险。脑膜瘤、神经胶质瘤（包括星形细胞瘤和高风险变体）和垂体瘤是常见的类型。早期诊断对于及时干预至关重要。本文探讨了两种 CNN 架构 VGG-16 和 ResNet-50 在检测脑肿瘤方面的有效性。通过比较它们的性能，它旨在改进自动检测，克服传统方法中主观解释的局限性。通过深入分析架构并使用多样化数据集进行评估，该研究旨在深入了解它们的优势和局限性，帮助医学图像分析取得进展，从而更精确地诊断脑肿瘤。
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)
研究论文：基于 CNN 的医学影像多类脑肿瘤检测
脑肿瘤是成人和儿童中常见的第十大致死原因。根据纹理、区域和形状，存在各种类型的肿瘤，每种肿瘤的存活率都很低。错误的分类会导致更糟糕的后果。因此，必须将它们正确地划分为许多类别或等级，这就是多类分类发挥作用的地方。磁共振成像 (MRI) 图像是用于表示人脑以识别各种肿瘤的最可接受的方式或方法。图像分类技术的最新发展取得了长足的进步，最流行、最好的方法是 CNN，被认为是该领域最好的方法，因此，本文将 CNN 用于脑肿瘤分类问题。提出的模型成功地将脑图像分为四个不同的类别，即无肿瘤（表示给定的脑 MRI 没有肿瘤）、神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。该模型的准确率为 99%。
研究论文：使用集成迁移学习和量子变分分类器进行脑肿瘤检测的新模型
如果没有正确诊断，脑肿瘤是一种细胞异常增大。早期发现脑肿瘤对于临床实践和生存率至关重要。脑肿瘤有各种形状、大小和特征，治疗方法也各不相同。人工检测肿瘤既困难又耗时，而且容易出错。因此，对计算机诊断系统的需求很大，可以准确检测脑肿瘤。在本研究中，从 inceptionv3 模型中提取深度特征，其中得分向量从 softmax 获取并提供给量子变分分类器 (QVR)，以区分神经胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤。分类后的肿瘤图像已传递到所提出的 Seg 网络，在该网络中对实际感染区域进行分割以分析肿瘤严重程度。已在三个基准数据集（例如 Kaggle、2020-BRATS 和本地收集的图像）上评估了所报告研究的结果。该模型实现了超过 90% 的检测分数，证明了所提出模型的有效性。
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%。
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
垂体神经内分泌瘤：良性还是恶性？
世界卫生组织（WHO）于2022年更新了垂体瘤的分类。新分类根据肿瘤细胞谱系、细胞类型和相关特征对垂体神经内分泌肿瘤（PitNET）进行了详细的组织学亚型分析。此分类通常需要对垂体转录因子（PIT1、TPIT、SF1、GATA3 和 ER α）进行免疫组织化学检测。目前，所有 PitNET/垂体腺瘤的行为代码从良性肿瘤的“0”变为原发性恶性肿瘤的“3”，这一争论是专家们争论的话题。一些作者表示，垂体腺瘤有出血坏死的倾向，并经常侵入海绵窦。但大多数小型垂体神经内分泌瘤/垂体腺瘤由于其生物学行为为良性或全切除后复发率不足5%，不需要任何治疗。垂体卒中也是良性的，但有脑神经受压或全垂体功能减退的倾向。海绵状侵犯大多是海绵窦受压。具有恶性生物学行为的侵袭性垂体神经内分泌瘤/垂体腺瘤不到1%。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
使用机器学习技术实现可持续、可靠的医疗保健自动化和数字化
医疗 4.0 与工业 4.0 保持一致，具有显著的优势。主要引用最近和现有的流行病，对工业物联网 (IIoT)、自动化、数字化和机器学习技术进行预测和预测的需求一直是人们所依赖的技术。在这方面，医疗行业的数字化和自动化已成为加速诊断和为从业者提供方便的第二意见的实用工具。医疗保健的可持续性有几个目标，如降低成本和降低排放率，同时保证有效的结果和易于诊断。在本文中，我们尝试采用深度学习技术来预测脑肿瘤的阶段。深度学习方法可帮助从业者将患者的状况与类似受试者联系起来，并评估和预测未来因脑肿瘤引起的异常。流行的数据集已用于对预测过程进行建模。机器学习是处理复杂模式时处理监督分类的最成功工具。该研究旨在将这种机器学习技术应用于对不同类型肿瘤的大脑图像进行分类：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。在python环境中进行模拟，并使用标准指标进行分析。
多类脑肿瘤分类和分割...
摘要。脑肿瘤分类是一项重要的任务，用于评估肿瘤并根据其类别选择治疗类型。脑肿瘤的诊断需要多种成像技术。然而，MRI 经常被使用，因为它提供更高的图像质量并使用非电离辐射。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，最近表现出令人印象深刻的性能，特别是在分割和分类问题方面。基于卷积神经网络 (CNN)，本研究提出了一种混合深度学习网络 (HDLN) 模型，用于对多种类型的脑肿瘤进行分类，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。Mask RCNN 用于脑肿瘤分类。我们使用挤压和激励残差网络 (SE-ResNet) 进行脑肿瘤分割，这是一个带有挤压和激励块的残差网络 (ResNet)。使用公开的研究数据集测试所提出的模型进行实验分析，获得了 98.53% 的总体准确率、98.64% 的灵敏度和 98.91% 的特异性。与最先进的分类模型相比，所提出的模型获得了最好的准确率。对于多类脑肿瘤疾病，所提出的 HDLN 模型显示出其优于现有方法。