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脑肿瘤MRI医学图像分类模型...
本研究讨论了一种使用卷积神经网络 (BTMIC-CNN) 的全自动脑肿瘤 MRI 医学图像分类模型。所提出的神经模型采用设计科学研究方法 (DSRM) 对来自两个数据集的 MRI 医学图像进行分类。一个用于二元分类任务（包含肿瘤和非肿瘤图像）。第二个用于多类分类任务（包含三种类型的脑肿瘤 MRI 医学图像，即：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体）。该模型的优异性能通过评估指标得到确认，总体准确率为 99%。它在分类准确度方面优于现有方法，有望帮助放射科医生和医生准确对脑肿瘤图像进行分类。这项研究有助于实现可持续发展目标 (SDG) 的第三个目标，即良好的健康和福祉。
研究论文：基于 CNN 的医学影像多类脑肿瘤检测
脑肿瘤是成人和儿童中常见的第十大致死原因。根据纹理、区域和形状，存在各种类型的肿瘤，每种肿瘤的存活率都很低。错误的分类会导致更糟糕的后果。因此，必须将它们正确地划分为许多类别或等级，这就是多类分类发挥作用的地方。磁共振成像 (MRI) 图像是用于表示人脑以识别各种肿瘤的最可接受的方式或方法。图像分类技术的最新发展取得了长足的进步，最流行、最好的方法是 CNN，被认为是该领域最好的方法，因此，本文将 CNN 用于脑肿瘤分类问题。提出的模型成功地将脑图像分为四个不同的类别，即无肿瘤（表示给定的脑 MRI 没有肿瘤）、神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。该模型的准确率为 99%。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
基于深度学习的脑肿瘤检测的优化和效率分析
脑肿瘤在全球范围内散布非常快。这是一种侵略性疾病之一，如果未被及时检测到，最终导致死亡。神经科医生和放射科医生的艰巨任务是在早期检测脑肿瘤。然而，从磁共振成像图像中手动检测脑肿瘤是有挑战性的，并且易受错误，因为这是经验丰富的医生。为解决这两个问题，开发了自动化的脑肿瘤检测系统，以便早期诊断该疾病。在本文中，通过MRI图像进行诊断以及其类型的分类。所提出的系统可以特异性地分类四个脑肿瘤状况分类，例如脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和无肿瘤。卷积神经网络方法用于分类和诊断，其准确性约为93.60％。这项研究是在一个Kaggle数据集上进行的，该数据集由3274次大脑MRI扫描组成。该模型可用于实时脑肿瘤检测。
使用机器学习预测脑肿瘤...
摘要 — “使用机器学习算法预测脑胶质瘤”是一个创新项目，旨在开发一个在线诊断预测页面，利用机器学习算法和医疗数据来诊断各种类型的脑肿瘤，无论是初始阶段还是最终阶段。该系统旨在通过分析患者数据（例如病史、症状和检查结果）来帮助医生做出准确、及时的诊断。该项目旨在通过提高诊断的准确性来改善医疗保健结果。所提出的系统将是用户友好的、安全的。此外，它将具有可扩展性，使其适合患者使用。该项目有可能彻底改变医学诊断领域并显着改善患者的治疗效果。这也有助于患者找出与脑瘤相关的疾病。磁共振成像（MRI）是诊断人脑肿瘤的一种非常有用的方法。在本文中，将脑部 MRI 图像分析为三个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体。
基于深度学习方法和磁共振成像的脑肿瘤检测
简单总结：在本研究中，我们使用大量脑肿瘤图像解决了 MRI 扫描中脑肿瘤检测这一具有挑战性的任务。我们证明，通过迁移学习对最先进的 YOLOv7 模型进行微调可显著提高其在检测神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤方面的表现。我们提出的深度学习模型显示出令人鼓舞的结果，可以准确识别 MRI 图像中脑肿瘤的存在和精确位置。与标准技术相比，所提出的方法实现了更高的准确度，在我们的分析中准确度高达 99.5%。然而，我们承认，额外的调查和测试对于确保我们检测小肿瘤的方法的有效性至关重要。小肿瘤识别的复杂性需要对脑肿瘤识别进行持续研究并不断改进我们的检测系统。通过这条途径，我们旨在提高患者和医务人员在对抗脑癌的艰难斗争中的诊断能力。
用于脑肿瘤分类的超参数调节卷积神经网络
脑瘤已被各行各业公认为最危险的疾病。及早发现肿瘤疾病对于确定脑瘤扩散以便实施适当治疗至关重要。本研究提出了一种卷积神经网络 (CNN) 方法来检测 MRI 图像上的脑瘤。本研究收集了 3264 个数据集，其中包含胶质瘤（926 张图像）、脑膜瘤（937 张图像）、垂体瘤（901 张图像）和其他无肿瘤（500 张图像）的详细图像。研究提出将 CNN 方法与超参数调整相结合，以在脑瘤类型分类中获得最佳结果。超参数调整充当导航器，以在所提出的 CNN 模型中实现最佳参数。在本研究中，模型测试采用了三种不同的场景。在第三 (3rd) 模型测试场景中，脑瘤分类的准确率为 96%。
使用模糊 Otsu 阈值进行脑肿瘤分割...
摘要 —本文提出了一种通过模糊 Otsu 阈值形态 (FOTM) 算法分割脑肿瘤的方法。由于脑肿瘤的增加，获取的磁共振成像 (MRI) 数量也相应增加。因此，能够自动分割和检测脑肿瘤的高精度算法将对治疗计划和诊断具有潜在的潜力。为了解决这个问题，提出了一种利用 FOTM 算法从最不对称的部分分割脑肿瘤的新方法。此外，使用颜色归一化、噪声消除和强度偏差校正作为预处理阶段，虽然这在 FOTM 算法中并不常见，但与数据分割一起证明对于 MRI 图像中脑肿瘤的分割非常成功。结果清楚地表明，图像神经胶质瘤、图像脑膜瘤和图像垂体的平均准确度指数分别为 93.77%、94.32% 和 94.37%。索引术语——脑肿瘤、分割、FuzzyOtsu 阈值、形态学。
研究论文：使用集成迁移学习和量子变分分类器进行脑肿瘤检测的新模型
如果没有正确诊断，脑肿瘤是一种细胞异常增大。早期发现脑肿瘤对于临床实践和生存率至关重要。脑肿瘤有各种形状、大小和特征，治疗方法也各不相同。人工检测肿瘤既困难又耗时，而且容易出错。因此，对计算机诊断系统的需求很大，可以准确检测脑肿瘤。在本研究中，从 inceptionv3 模型中提取深度特征，其中得分向量从 softmax 获取并提供给量子变分分类器 (QVR)，以区分神经胶质瘤、脑膜瘤、无肿瘤和垂体瘤。分类后的肿瘤图像已传递到所提出的 Seg 网络，在该网络中对实际感染区域进行分割以分析肿瘤严重程度。已在三个基准数据集（例如 Kaggle、2020-BRATS 和本地收集的图像）上评估了所报告研究的结果。该模型实现了超过 90% 的检测分数，证明了所提出模型的有效性。
使用深度学习模型对脑肿瘤进行分类
本研究旨在对现有（最先进的）深度学习模型进行比较分析，以利用 MRI（磁共振成像）图像识别脑肿瘤疾病的早期检测。为此，在 Matlab 平台上编码了 GoogleNet、Mobilenetv2、InceptionV3 和 Efficientnet-b0 深度学习模型，并用于检测和分类脑肿瘤疾病。对常见的胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤进行了分类。数据集包括四个不同类别的 7022 张脑 MRI 图像，这些图像在 Kaggle 平台上公开共享。对数据集进行了预处理，对模型进行了微调，并使用了适当的参数值。在评估我们比较的深度学习模型的统计分析结果时，按成功率排序，获得了 Efficientnet-b0（%99.54）、InceptionV3（%99.47）、Mobilenetv2（%98.93）和 GoogleNet（%98.25）的结果。研究结果有望为相关领域的医生和研究人员的决策提供建议，特别是在疾病的早期诊断、缩短诊断时间和减少人为错误方面具有一定优势。