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World File Search System脑膜瘤
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。
CCCPublications 基于深度学习的语义...
首先，从 BRATS 2013 数据集获取输入图像并进行预处理，使用基于卷积神经网络 (CNN) 的语义分割进行分割，并使用改进的多路径 GoogLeNetCNN 分类器方法进行分类。预处理阶段使用偏差校正滤波进行。提出了一种基于深度学习的 MRI 图像脑肿瘤语义分割方案，以有效地对脑肿瘤进行分类。在这种方法中，采用语义分割进行分割。改进的多路径 GoogLeNetCNN 用于对脑肿瘤进行分类，以对脑 MRI 图像进行分类并将脑肿瘤分为三类（脑膜瘤、垂体瘤和神经胶质瘤）。输入数据集中共有 3064 张 T1 加权对比增强图片，代表 233 名患者。在 MATLAB 中计算了所提出方法的准确度、灵敏度、特异性和精确度估计值。得到的结果表明，预计方法的分类器总体性能达到 99.7% 准确度、100% 灵敏度、99.717% 特异性和 99.06% 精度。结果表明，所建议的系统优于最先进的方法。
使用微调对脑肿瘤进行分类...
摘要：脑瘤是指脑内异常细胞的生长，其中一些细胞可能导致癌症。检测脑瘤的常用方法是磁共振成像 (MRI) 扫描。从 MRI 图像中可以识别出有关脑内异常组织生长的信息。在各种研究论文中，脑瘤的检测都是通过应用机器学习和深度学习算法来完成的。当将这些算法应用于 MRI 图像时，可以非常快速地预测脑瘤，更高的准确度有助于为患者提供治疗。这些预测还有助于放射科医生快速做出决策。在所提出的工作中，应用自定义卷积神经网络 (CNN) 来检测脑瘤的存在，并分析其性能。高效网络是 CNN 模型之一，具有高精度和低计算量。因此，本研究建议使用高效网络架构对神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤的类型进行分类。高效网络有八个类别级别，从 EfficientNet-B0 到 EfficientNet-B7。本研究在 EfficientNet-B3 中获得了最佳结果，准确率达到 97.34%。索引词 - 图像分类、脑肿瘤、EfficientNet。
使用卷积神经网络和迁移学习进行磁共振成像中的脑肿瘤分类
摘要 脑肿瘤具有破坏关键脑功能和表现出神经症状的潜力，构成重大威胁，值得高度关注。这些肿瘤的评估依赖于各种成像方法，包括计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和超声。特别是，脑部 MRI 因其能够提供对脑结构和组织异常的重要见解而闻名。这项研究利用技术的变革性影响，特别是人工智能 (AI) 和深度学习 (DL)，来应对这一挑战。新方法涉及卷积神经网络 (CNN) 与 VGG19 和 ResNet 的迁移学习的集成。主要目标是将脑肿瘤分为四个不同的类别：脑膜瘤、神经胶质瘤、垂体腺瘤和无肿瘤病例。单独的 CNN 模型实现了令人印象深刻的 97.23% 的准确率。然而，当与 VGG19 和 ResNet 集成时，准确率飙升至更高的 98.26%。这种创新的技术融合对于提高脑肿瘤分类的准确性具有巨大的希望，有可能重塑神经影像和医疗保健的格局。
脑肿瘤指南 新诊断的 Al ...
第 1 章：发现脑肿瘤时您需要了解的信息 1 发现颅骨肿块 1 诊断过程 2 神经系统检查 3 影像学检查 3 分子评估 4 活检 5 概述 5 手术期间活检 5 针刺活检 5 替代活检 6 诊断范围/延迟 7 概述 7 评估范围 7 促成和刺激肿瘤生长的关键遗传标记 8 时机/延迟 13 诊断结果 14 了解您的癌症诊断事实 15 原发性肿瘤与转移性肿瘤 16 原发性肿瘤 16 转移性肿瘤 16 最常见的原发性脑肿瘤 17 胶质瘤概述 17 星形细胞瘤 18 胶质母细胞瘤 (GBM) 20 少突胶质细胞瘤 21 髓母细胞瘤 22 室管膜瘤 22 脑膜瘤23 儿童脑癌/DMG/DIPG 23 肿瘤存在多长时间？ 24 级别（定义） 25 分类汇总表 26 级别（如何确定） 26 概述 26 级别确定因素 27
通过与网格搜索超级参数使用深CNN的脑肿瘤MR图像分类的多类分类框架
活检标本的摘要组织病理学分析仍用于诊断和对当今脑肿瘤进行分类。可用的程序是侵入性的，耗时的，并且倾向于人为错误。要克服这些缺点，需要实施完全自动化的深度学习模型，以将脑肿瘤分为多个类别。将肿瘤分为五个类别，例如正常肿瘤，神经胶质瘤肿瘤，脑膜瘤肿瘤，垂体肿瘤和转移性肿瘤等五个类别，其精度为92.98％。使用网格搜索优化方法，立即分配了建议的CNN框架的所有关键超级参数。Alex Net，Inception V3，Res Net -50，VGG -16和Google -Net都是最先进的CNN模型的示例，这些示例与建议的CNN模型进行了比较。使用庞大的公开临床数据集，产生了令人满意的分类结果。医师和放射科医生可以使用建议的CNN模型来确认其首次筛查脑肿瘤多分类。关键词：多分类，CNN模型，网格搜索技术，超级参数优化
检测大脑和身体上的“偶发瘤”68Ga-...
摘要。背景/目的：标准成像方式的主要限制之一是微观肿瘤扩散，这在肿瘤早期通常很难通过磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 检测到。(68)Ga-DOTA(0)-Phe(1)-Tyr(3)-奥曲肽正电子发射断层扫描/计算机断层扫描 (68 Ga-DOTATOC PET/CT) 已显示出检测先前无法通过神经成像方式（例如 MRI 或 CT）诊断的病变的功效，并且能够检测多个良性肿瘤（例如 MRI 上显示单个病变的患者中的多个脑膜瘤）或其他继发性转移位置。患者和方法：我们回顾性审查了 Cannizzaro 医院关于脑和身体 68 Ga-DOTATOC PET/CT“偶发瘤”的数据，这些“偶发瘤”定义为 CT 或 MRI 扫描未发现但在 68 Ga-DOTATOC PET/CT 扫描中检测到的肿瘤。根据“偶发瘤”的位置，将其分为“脑”和“身体”两组。比较了两组之间的标准化摄取值 (SUV)。结果：共有 61 名患者在 68 Ga-DOTATOC PET/CT 上记录了“偶发瘤”
摘要
muhtarom ahkam maulana脑肿瘤是脑细胞在脑组织中生长和发育时的疾病。可以通过身体检查和手动诊断来对医生检测脑肿瘤。手动诊断有局限性，即误诊的可能性。对计算机视觉的发展已应用于脑肿瘤图像的分类。这项研究使用深度学习对脑肿瘤图像进行了分类，正是基于卷积神经网络（CNN）的转移学习方法。用于传输学习的预训练模型为Densenet121，InceptionResnetv2，MobilenetV2，NasnetMobile和Resnet50v2。数据集包含7020个图像，其中包含四个类别：神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和从Kaggle获得的无肿瘤。使用预训练模型的几种情况进行了测试，该模型用于超参数辍学率和已经调整的密集单元。使用平均精度，平均精度，平均灵敏度和平均特异性构建的模型评估。评估结果表明，表现最佳的模型的准确性为97.70％，损失为0.066。这些结果在混乱矩阵中说明了，该矩阵表明该模型可以很好地对脑肿瘤图像进行分类。关键字：分类，转移学习，脑肿瘤，卷积神经网络。
血腥角度：听神经瘤手术的 100 年
临床综合征与尸检结果相关，但直到 19 世纪最后 20 年，才能够足够自信地预测肿瘤的定位，从而建议进行手术。这种准确性的提高很大程度上归功于英国的 Hughlings Jackson 和 Gowers、德国的 Bruns 和 Oppenheim 以及法国的 Babinski 在定义后颅窝和特别是小脑病理特征方面的工作。在 19 世纪下半叶，一定有许多未报告的未成功肿瘤切除尝试。1890 年，von Bergmann 在 Oppenheim 诊所对一个病例进行了手术，但直到患者死亡后才发现肿瘤，这一事件发生得相当快。1892 年，伦敦的 Ballance 医生被广泛（但可能错误地）认为是他首次成功切除了听神经瘤。病例记录显示，肿瘤广泛附着于岩骨后表面的硬脑膜，而且没有提到耳聋症状。库欣 6 表示，这种肿瘤实际上更有可能是脑膜瘤。库欣本人将这一荣誉归功于爱丁堡外科教授 Thomas Annandale
使用机器学习技术实现可持续、可靠的医疗保健自动化和数字化
医疗 4.0 与工业 4.0 保持一致，具有显著的优势。主要引用最近和现有的流行病，对工业物联网 (IIoT)、自动化、数字化和机器学习技术进行预测和预测的需求一直是人们所依赖的技术。在这方面，医疗行业的数字化和自动化已成为加速诊断和为从业者提供方便的第二意见的实用工具。医疗保健的可持续性有几个目标，如降低成本和降低排放率，同时保证有效的结果和易于诊断。在本文中，我们尝试采用深度学习技术来预测脑肿瘤的阶段。深度学习方法可帮助从业者将患者的状况与类似受试者联系起来，并评估和预测未来因脑肿瘤引起的异常。流行的数据集已用于对预测过程进行建模。机器学习是处理复杂模式时处理监督分类的最成功工具。该研究旨在将这种机器学习技术应用于对不同类型肿瘤的大脑图像进行分类：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。在python环境中进行模拟，并使用标准指标进行分析。