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通过数据增强和
摘要：本研究论文全面介绍了使用先进图像处理和深度学习技术开发和评估脑肿瘤分类模型的研究。本研究的主要目标是利用原始数据集和增强数据集创建一个准确而强大的系统，用于区分脑肿瘤和正常脑图像。该研究以改善医学诊断为重点，旨在利用最先进的机器学习方法来提高脑肿瘤检测的性能。模型流程包括各种图像预处理步骤，包括裁剪、调整大小、去噪和规范化，然后使用 DenseNet121 架构进行特征提取，并使用 S 形激活进行分类。数据集被精心划分为训练、验证和测试集，重点是实现高召回率、精确度、F1 分数和准确度作为主要研究目标。结果表明，该模型取得了令人印象深刻的表现，训练召回率为 92.87%，精确率为 93.82%，F1 得分为 93.15%，准确率为 94.83%。这些发现凸显了深度学习和数据增强在增强脑肿瘤检测系统方面的潜力，支持了该研究的核心目标，即推动医学图像分析在临床应用中的发展。
数据策略
• 整个组织都存在数据孤岛，虽然它们支持其主要功能，但由于理事会内部（以及其他组织之间）的数据通常不兼容，无法连接、共享和更广泛地重复用于其他目的，因此错失了充分利用数据的机会。 • 人们对数据的文化态度也导致了孤岛心态，无法共享掌握的数据。 • 缺乏数据标准，难以整合数据集以提供更全面的信息。 • 数据质量通常不为人知或值得怀疑，导致当地有时根据“直觉”而不是基于证据的见解来解释数据的含义 • 我们没有明确的政策来建立围绕数据所有权和使用的治理安排和业务流程。 • 在多个地方对相同关键数据的不一致的创建、维护和控制会导致问题。 • 数据通常从核心系统中提取，不安全地保存，然后进一步操纵，导致更多的成本和进一步的潜在不一致，并增加了不遵守 GDPR 的风险。为了实施数据战略，理事会需要构建四项关键数据能力，这些能力由以下原则支撑：