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BCM-VEMT：根据 MRI 对脑癌进行分类...
摘要：脑癌很可能是近年来导致死亡的最主要原因。正确诊断癌症类型使专家能够选择正确的治疗方法和决策，从而挽救患者的生命。具有图像处理功能的计算机辅助诊断系统能够正确分类肿瘤类型，其重要性不言而喻。本文提出了一种增强方法，该方法可以使用深度学习和机器学习算法集合对磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤类型进行分类。名为 BCM-VEMT 的系统可以对四个不同的类别进行分类，包括三类脑癌（神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）和非癌性（即正常类型）。开发了一种卷积神经网络来从 MRI 图像中提取深度特征。然后将这些提取的深度特征输入到多类 ML 分类器中，以对这些癌症类型进行分类。最后，使用加权平均分类器集合通过组合每个 ML 分类器的结果来实现更好的性能。该系统的数据集共有四类 3787 张 MRI 图像。BCM-VEMT 的表现更佳，胶质瘤类准确率为 97.90%，脑膜瘤类准确率为 98.94%，正常类准确率为 98.00%，垂体类准确率为 98.92%，总体准确率为 98.42%。BCM-VEMT 在对脑癌类型进行分类方面具有重要意义。
脑肿瘤分类方法
摘要。脑肿瘤诊断是一个复杂的问题，需要专业技能和知识。手动分析通常很耗时，而且解释结果的主观性很强。卷积神经网络 (CNN) 已成为一种有前途的解决方案，可自动从磁共振图像 (MRI) 中对脑肿瘤进行分类。CNN 是一种神经网络，可以自动学习并从图像中提取相关特征，使其在应用于深度学习算法时特别适合这项任务。文献中广泛探讨了 CNN 在脑肿瘤诊断中的应用，许多研究报告了有希望的结果。通过利用标记的 MRI 数据集，CNN 可以学习准确检测和分类不同类型的脑肿瘤，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体腺瘤。这些模型已被证明在某些情况下优于传统的机器学习算法，甚至优于人类专家。本文介绍了一种旨在从 MRI 中识别和分类脑肿瘤的 CNN 模型。该模型在大量 MRI 数据集上进行训练，并在独立测试集上评估其性能。考虑到所有验证步骤，该模型的准确率达到 99%，并且优于最先进的脑肿瘤分类方法。当考虑单个类别时，胶质瘤、脑膜瘤、背神经瘤和垂体的准确率分别为 100%、98%、99% 和 99%。开发准确有效的脑肿瘤诊断方法对于改善患者预后和降低医疗成本至关重要。本文可以为日益增多的医学图像分析深度学习文献做出贡献，从而加深我们对如何充分利用这些强大算法来解决现实世界医疗问题的理解。
引用：Antoniades E，Stamatiou S，Papadopoulou K，Patsalas I.2020。脑膜瘤切除程序中的围手术疗法脑水肿：病例系列和E
脑膜瘤是最常见的良性颅内病变。它们来自蛛网膜帽细胞，并在外部位置。总切除术是选择的治疗方法。技术方面（例如存在围膜水肿的存在）使切除程序变得困难，并且与术后结果有关。水肿与位置和单独的大小无关。它实际上构成了肿瘤和邻近脑实质界面的现象，也取决于血管增殖因子的分泌。随之而来的是，我们介绍了在过去的18个月内在我们的三级神经外科中心，关于57例手术的患者。在我们的发现中，我们涉及肿瘤位置和组织学类型。根据Simpson的尺度描述了切除等级，并在T2-WI和FLAIR序列上评估了蛛网膜平面。此外，我们基于水肿指数（p <0.008），蛛网平面的存在（p <0.0001）和切除程度（p <0.003），还建立了利用修改后的Rankin量表的神经系统结果的统计相关性。我们主张外科医生应彻底检查术前放射学工具，并安全地计划从蛛网膜裂口开始的灭绝策略。
氧化还原 -
对脑肿瘤位置的自动检测对于医学和分析用途都是必不可少的。 在本文中，我们聚集了大脑MRI图像以检测肿瘤位置。 为了获得完美的结果，我们向群集图像提供了一种无监督的鲁棒PCA算法。 所提出的方法将大脑MR图像像素群簇为四个杠杆。 该算法是针对诸如神经胶质瘤，亨廷顿，脑膜瘤，Pick和Alzheimer的五个脑部疾病实施的。我们使用每种疾病的十张图像来验证最佳识别率。 根据获得的结果，确定了图像不良杠杆部分中2％的数据，这可以接受，从而辨别了肿瘤。 结果表明，该方法有可能检测具有高灵敏度的脑疾病的肿瘤位置。 此外，结果表明，胶质瘤图像的方法比其他图像的结果大约更好。 但是，根据所有选定疾病的ROC曲线，本方法可以发现病变位置。对脑肿瘤位置的自动检测对于医学和分析用途都是必不可少的。在本文中，我们聚集了大脑MRI图像以检测肿瘤位置。为了获得完美的结果，我们向群集图像提供了一种无监督的鲁棒PCA算法。所提出的方法将大脑MR图像像素群簇为四个杠杆。该算法是针对诸如神经胶质瘤，亨廷顿，脑膜瘤，Pick和Alzheimer的五个脑部疾病实施的。我们使用每种疾病的十张图像来验证最佳识别率。根据获得的结果，确定了图像不良杠杆部分中2％的数据，这可以接受，从而辨别了肿瘤。结果表明，该方法有可能检测具有高灵敏度的脑疾病的肿瘤位置。此外，结果表明，胶质瘤图像的方法比其他图像的结果大约更好。但是，根据所有选定疾病的ROC曲线，本方法可以发现病变位置。
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。
在精细的...
在2021年，美国有182,520例脑和中枢神经系统（CNS）癌症和2024年的25,400例新病例。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。 这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。 通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。 经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。 在脑膜瘤（P = 0.013）和垂体肿瘤（p = 0.015）的分类精度中观察到在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。 SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。 然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。 未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。通过磁共振成像（MRI）的早期检测可显着改善患者的预后。这项研究微调一个残留的神经网络50版2（RESNET50V2），一种卷积神经网络（CNN），具有挤压和兴奋（SE）注意机制，以增强基于MRI的肿瘤分类，而不是基本的RESNET50V2模型。通过合并SE块，该模型改善了特征优先级，有效区分神经胶质瘤（n = 901），脑膜瘤（n = 913），垂体肿瘤（n = 844）和无肿瘤（n = 438）。经过公开可用的Kaggle数据集（n = 3,096）的培训，提议的模型达到了98.4％的分类精度，并且在接收器操作特性曲线（AUC）下的面积为0.999，其表现优于基本型号的92.6％精度，并且0.987 AUC。在统计学上显着改善，这突出了SE模型分化肿瘤类型的卓越能力。SE注意机制通过解决特征提取限制和医学成像中的长距离依赖性来提高诊断精度。然而，仍然存在诸如数据集大小约束，过度拟合风险和潜在表示偏见之类的挑战。未来的研究将着重于扩展数据集多样性，探索视觉变压器（VIT）以改善功能提取，并采用生成性对抗网络（GAN）进行数据增强。
使用 INCEPTION RESNET V2 卷积神经网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一，因为脑内异常细胞不受控制地发展。磁共振成像（MRI）是一种医疗设备，可提供数字图像并帮助放射科医生和神经科医生识别脑肿瘤的种类和存在。为了对脑肿瘤的 MRI 图像进行分类，需要一种客观、自动且更可靠的方法，因为人为和主观的分类过程费力且容易出错。为了超越传统测试方法的局限性，人工智能被认为是从磁共振成像中识别脑肿瘤类型的合适工具。卷积神经网络是增强自动分类（CNN）的一种工具。本文展示了如何使用 CNN 中的 Inception ResNet v2 架构通过迁移学习将 MRI 脑癌分为四类：神经胶质瘤肿瘤、脑膜瘤肿瘤、垂体肿瘤和无肿瘤。
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)
使用 MR 图像进行脑肿瘤类型识别...
使用磁共振图像 (MRI) 检测脑肿瘤对于当代医学成像研究来说很困难。基本上，脑肿瘤是异常脑细胞的扩张，这些细胞扩张不规律，似乎不受控制。脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体是最常见的三种肿瘤。早期识别对于成功治疗脑肿瘤至关重要。随着医学成像的发展，医生现在采用各种成像方法来诊断脑肿瘤，如 fMRI、EEG 等。这些成像方法可以通过提供脑肿瘤位置、大小和形状的详细信息，帮助临床医生建立准确的诊断并制定治疗策略。特征提取和分类是脑肿瘤分类的两个步骤。在某些早期研究中，经常使用两种传统的手动特征提取方法来提取脑肿瘤图像的强度和纹理等细节。这项工作采用了