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BT-CNN：一种利用 MRI 成像对脑肿瘤进行分类的平衡二叉树架构

深度学习是当今世界临床诊断和治疗中非常重要的技术。卷积神经网络 (CNN) 是深度学习的最新发展，用于计算机视觉。我们的医学研究重点是脑肿瘤的识别。为了提高脑肿瘤分类性能，提出了一种以二叉树结构为框架的平衡二叉树 CNN (BT-CNN)。它有两个不同的模块 - 卷积和深度可分离卷积组。使用卷积组可实现更短的时间和更高的内存，而深度可分离卷积组则相反。这种平衡二叉树启发的 CNN 平衡了两个组以在时间和空间方面实现最佳性能。在公共数据集上对所提出的模型以及 CNN-KNN 等最先进的模型以及 Musallam 等人、Saikat 等人和 Amin 等人提出的模型进行了实验。在将数据输入模型之前，我们使用 CLAHE、去噪、裁剪和缩放对图像进行预处理。预处理后的数据集根据 5 倍交叉验证分为训练数据集和测试数据集。对所提出的模型进行训练，并将其性能与 CNN-KNN 等最新模型以及 Musallam 等人、Saikat 等人和 Amin 等人提出的模型进行比较。与其他模型相比，所提出的模型报告的平均训练准确率为 99.61%。所提出的模型实现了 96.06% 的测试准确率，而其他模型分别实现了 68.86%、85.8%、86.88% 和 90.41%。此外，所提出的模型在所有折叠中获得了训练和测试准确率的最低标准差，使其对于数据集不变。