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使用具有像素变化检测的深信信矛盾神经网络对MRI进行有效的脑肿瘤分类

脑肿瘤是一种癌症，其中大脑中的组织在大脑中迅速而不均匀地生长，并对人类生命造成巨大威胁。脑肿瘤被认为是成年人中常见可怕的癌症之一，它也会影响儿童。这种癌症分为两种类型，例如良性肿瘤和恶性肿瘤。然而，良性肿瘤是可以治愈的，而恢复受恶性肿瘤影响的患者的生存机会较小。如今，通常使用MR图像来检测脑肿瘤的种类。早期分类和肿瘤的鉴定对于治疗肿瘤并从早期死亡中挽救了人类生命很重要。然而，使用术前和术后MR图像的脑肿瘤分类和变化检测百分比是一项非常具有挑战性的任务。为了克服此类问题，这项研究提出了一种新的有效技术，用于使用拟议的深信念网络（DBN） +深卷积神经网络（DCNN）来确定像素变化检测。该过程涉及四个阶段，例如预处理，分割，特征提取和分类。DBN + CNN的组合用于基于错误函数的决策。DBN + CNN通过开发的横梁算法进行了训练。此外，提出的方法的最大准确度为0.957，灵敏度为0.967，特异性为0.918。