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使用 H-DenseAttentionUNet 检测脑肿瘤...
摘要：准确高效地识别脑肿瘤对于疾病诊断和以患者为中心的药物开发至关重要。在本研究中，我们提出了一种利用 H-DenseAttentionUNet 架构进行脑肿瘤检测的新方法，该架构是一种混合模型，结合了 U-Net、密集连接网络和注意力机制的元素。设计的模型专门用于检查磁共振成像 (MRI) 数据，利用这种成像方式提供的卓越软组织对比度和复杂的解剖细节。H-DenseAttentionUNet 架构的特点是能够通过密集连接的块捕获复杂的细节，而注意力机制则增强了网络对 MRI 图像中显着特征的关注。该模型旨在提供脑肿瘤的精确分割和定位，促进对肿瘤边界和特征的全面了解。根据初步研究结果，H-DenseAttentionUNet 在从 MRI 扫描中准确识别脑癌方面表现出很高的准确性。所提出的方法有望提高脑肿瘤检测的效率和精确度，为临床医生提供宝贵的见解，以便在患者护理中及时做出明智的决策。
用于检测 MRI 脑肿瘤的集成深度学习技术
MRI（磁共振成像）的分类过程经常用于对垂体、神经胶质瘤、脑膜瘤和非肿瘤等疾病进行医学诊断。因此，确定 MRI 的类型及其数量是揭示大脑健康状况的重要且有价值的测量。为了对大脑分析进行分割和分类，实验室人员通过屏幕进行手动检查；这需要大量的劳动力和时间。另一方面，专家使用的设备对于每个医生或机构来说并不实用或便宜。近年来，已经开发了各种用于分割和分类的计算算法，并改进了结果以解决这个问题。人工神经网络（ANN）在这方面具有分类的能力和前景。本文的目的是创建并实施一个系统，用于对不同类型的脑肿瘤样本 MRI 图像进行分类。因此，本文集中研究了使用各种机器学习算法进行分割、特征提取、分类器构建和分类为四类的任务。作者使用基于三种模型的迁移学习算法的 VGG-16、ResNet-50 和 AlexNet 模型作为集成模型对图像进行分类。因此，MRI 脑肿瘤分割更加精确，因为现在每个空间特征点都可以参考所有其他上下文数据。具体来说，我们的模型在官方深度学习挑战赛中优于所有其他已发布的现代集成模型，无需任何后处理。集成模型的准确率为 99.16%，灵敏度为 98.47%，特异性为 98.57%，精确率为 98.74%，召回率为 98.49%，F 1 分数为 98.18%。这些结果明显超过了朴素贝叶斯、决策树分类器、随机森林和 DNN 模型等其他方法的准确率。
使用优化的深度学习进行脑肿瘤分割和分类
摘要：在医学领域，识别脑肿瘤是一项复杂的任务，需要专家仔细分析 MRI 扫描以检测肿瘤。最近的进展引入了各种旨在实现此过程自动化的人工智能方法。然而，以前的方法通常依赖于单一数据集，这限制了它们在不同情况下识别脑癌的能力。本研究通过对来自三个不同数据集的医学图像采用数据增强和去噪算法来解决此问题，旨在提高检测效率。为了评估这些方法的有效性，我们利用卷积神经网络 (CNN) 实现了两种深度学习算法，这些算法表现出很高的准确性。这些结果表明，结合数据增强和去噪技术可以显著提高脑肿瘤诊断的准确性。这项研究有助于医学领域不断努力改进先进机器学习技术的应用，以便尽早和精确地检测脑癌。关键词：脑肿瘤；机器学习；深度学习；CNN；医学成像。
使用经典方法对 MRI 图像进行脑肿瘤分类...
摘要。脑肿瘤是神经系统疾病中的重要威胁，需要准确分类才能有效诊断和治疗。本研究探索了使用经典局部二值模式 (CLBP) 和卷积神经网络 (CNN) 进行脑肿瘤分类，以及使用经典 LBP 和 HOG（方向梯度直方图）从 MRI 图像中提取纹理特征。这些方法能够熟练地捕捉对肿瘤识别至关重要的局部和全局纹理模式。我们提出的框架包括三个关键步骤：图像预处理、通过 CLBP 进行特征提取和利用 CNN 进行分类。对公开的脑肿瘤数据集的评估显示了令人印象深刻的 95.6% 的肿瘤分类准确率，证实了 CLBP+CNN 方法的有效性。该方法对增强临床诊断和治疗计划具有良好的意义。此外，我们提出了未来的扩展，包括 DLBP 和 LBP 等 CLBP。DLBP 引入了一个参数“D”，表示像素距离，而 LBP 则在指定范围内改变像素值。此外，还利用 ANN、AlDE 和 LDA 分类方法探索了肿瘤分类，未来有望将 MRI 图像中的 DLBP、LBP 和 CLBP 提取纳入数据集
狂热的脑肿瘤分割挑战2023
Anahita Fathi Kazerooni 1，Nastaran Khalili 1，Xinyang Liu 2，Debanjan Haldar 3，Zhifan Jiang 2，Anna Zapaishchykova 4，Julija Pavaine 5，Julija Pavaine 5 Khanak K. Nandolia 12，Andres F. Rodriguez 13，Ibraheem Salman Shaikh 14，Mariana Sanchez-Montano 15，Holley Adewole 17，Jake Albrecht 18，Udunna Anazodo 19，Hannah Anazodo 19，Hannah Anderson 20，Syed Muhammed Anwar2 22，蒂莫西·贝格斯（Timothy Bergquist）18，奥斯汀·J·博尔贾（Austin J. Janas 30, Elaine Elaine 31, Alexandros Karargyris 21, Hasan Kassem 21, Neda Khalili 1, Florian Kofler 32, Dominic Labella 33, Koen Van LEMPUT 34, Hongwei B. Li 35 , Nazanin Maleki 30, Zeke Meier 36, Bjoern Menze 37, Ahmed W. Moawad 38, Sarthak Pati 21, Marie Pirud 32，Tina Poussant 4，Zachary D. Rudare 39，Rachit Saluja 40，Micah Sheller 21，Russell Takeshi Shinohara 41，Karthik Viswanathan 1，Chunhao Wang 33，Benedikt Wiestler 42，Walter F. Wigter F. Wiggin F. Wiggin S. 43，Cristos B. 风暴1，Miriam Bornhorst 45，Roger Packer 45，Trent Hummel 46，Peter de Blank 46，Lindsey Hoffman 47，Lindse Aboian 8，Ali Nabavizade 1，Jeffrey B. Ware 1，Benjamin H. Linguraru 2风暴1，Miriam Bornhorst 45，Roger Packer 45，Trent Hummel 46，Peter de Blank 46，Lindsey Hoffman 47，Lindse Aboian 8，Ali Nabavizade 1，Jeffrey B. Ware 1，Benjamin H. Linguraru 2
褪黑激素对脑肿瘤的影响
原发性脑肿瘤是一组异质性肿瘤，起源于中枢神经系统 (CNS) 中的神经胶质细胞和其他细胞类型。[1] 脑肿瘤的治疗很复杂，根据肿瘤类型、大小、位置和患者的整体健康状况而有所不同。标准治疗包括手术、放射疗法和化学疗法或免疫疗法。尽管治疗方案取得了进展，但原发性高级别脑肿瘤的预后仍然很差，发病率和死亡率很高，这凸显了对新治疗方法的需求。[2] 褪黑激素是一种由松果体在明暗周期的黑暗阶段主要产生的激素。它不仅调节睡眠和昼夜节律，还具有多种生物学功能，包括抗氧化活性、免疫反应调节和影响肿瘤生长
将卷积神经网络与注意力机制相结合，实现基于磁共振成像的脑肿瘤分类
1 哈尔滨工业大学电子信息工程学院，哈尔滨 150001，中国；zahid.rasheed@hit.edu.cn（ZR）；yk_ma@hit.edu.cn（Y.-KM）2 嘉泉大学计算机工程系，韩国城满区 13120 3 天际线大学学院计算机学院，沙迦大学城，沙迦 1797，阿拉伯联合酋长国；mahmoudalkhasawneh@outlook.com 4 应用科学私立大学应用科学研究中心，安曼 11931，约旦 5 贾达拉大学研究中心，贾达拉大学，伊尔比德 21110，约旦 6 卡西姆大学公共卫生与健康信息学学院健康信息学系，卡西姆 51452，沙特阿拉伯； ssmtiery@qu.edu.sa 7 沙特阿拉伯阿卜哈 61421 哈立德国王大学应用医学科学学院基础医学科学系；mabohashrh@gmail.com * 通信地址：inam.fragrance@gmail.com
脑肿瘤的早期检测：基于 MRI 和卷积深度学习的综合诊断研究
摘要：脑肿瘤是影响各个年龄段人群的全球公共卫生问题之一，早期发现肿瘤对个人生命极为重要。脑肿瘤症状复杂多样，检测起来颇具挑战性，因此需要改进成像技术才能可靠地诊断。本研究将深度卷积学习与机器学习技术相结合，通过基于 MRI 图像的分类深入研究早期脑肿瘤识别。本研究提出的模型使用结合随机森林和支持向量机的集成模型，可提供更好、更准确的早期脑肿瘤检测。这已得到证实，因为集成模型在早期脑肿瘤识别中实现了 97% 的召回率、96% 的 F 值、98.25% 的准确率和 98.89% 的精确度。此外，该模型能够正确检测输入图像中的脑肿瘤类型，也凸显了其对脑肿瘤进行分类和识别的能力。