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World File Search System脑膜瘤
多类脑肿瘤分类和分割...
摘要。脑肿瘤分类是一项重要的任务，用于评估肿瘤并根据其类别选择治疗类型。脑肿瘤的诊断需要多种成像技术。然而，MRI 经常被使用，因为它提供更高的图像质量并使用非电离辐射。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，最近表现出令人印象深刻的性能，特别是在分割和分类问题方面。基于卷积神经网络 (CNN)，本研究提出了一种混合深度学习网络 (HDLN) 模型，用于对多种类型的脑肿瘤进行分类，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。Mask RCNN 用于脑肿瘤分类。我们使用挤压和激励残差网络 (SE-ResNet) 进行脑肿瘤分割，这是一个带有挤压和激励块的残差网络 (ResNet)。使用公开的研究数据集测试所提出的模型进行实验分析，获得了 98.53% 的总体准确率、98.64% 的灵敏度和 98.91% 的特异性。与最先进的分类模型相比，所提出的模型获得了最好的准确率。对于多类脑肿瘤疾病，所提出的 HDLN 模型显示出其优于现有方法。
计算机科学杂志
摘要 - 脑肿瘤是颅骨内异常质量生长的一般名称，这是由于大脑中细胞续签期间的误差而导致的。从脑肿瘤中丧生的人数每天都在增加。早期诊断对于减少损失的治疗计划和结果至关重要。MRI（磁共振）成像方法广泛用于脑肿瘤诊断并显示大脑中的组织。通过在传统方法中使用MR图像对脑肿瘤进行分类很困难，因为大脑结构及其中的组织很复杂。脑肿瘤分类已被使用，近年来一直很受欢迎并且在分类方面具有很高的准确率。在这项研究中，它的目的是通过比较VGG16，VGG19和MobïLenet深度学习体系结构来确定具有最高精度比率的体系结构。为了增加这些体系结构的成功，将直方图均衡应用于数据库中的图像。所使用的数据集由3590 MR图像组成，由四个脑肿瘤类（神经胶质瘤，脑膜瘤，无肿瘤，垂体）组成。MobileNet由于测试和训练而获得了最高的精度。实验研究表明，直方图均衡通过提高图像质量有助于深度学习结构的性能。关键词：脑肿瘤，图像分类，深度学习
使用密集高效网络进行脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤在儿童和老年人中最为常见。它是一种严重的癌症，由颅骨内无法控制的脑细胞生长引起。众所周知，肿瘤细胞由于其异质性而难以分类。卷积神经网络 (CNN) 是视觉学习和脑肿瘤识别中最广泛使用的机器学习算法。本研究提出了一种基于 CNN 的密集 EfcientNet，使用最小-最大规范化将 3260 张 T1 加权对比增强脑磁共振图像分为四类（神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤）。开发的网络是 EfcientNet 的变体，添加了密集层和 drop-out 层。同样，作者将数据增强与最小-最大规范化相结合，以增加肿瘤细胞的对比度。密集 CNN 模型的好处是它可以准确地对有限的图片数据库进行分类。因此，所提出的方法提供了出色的整体性能。实验结果表明，所提出的模型在训练期间的准确率为 99.97%，在测试期间的准确率为 98.78%。新设计的 EfficientNet CNN 架构具有较高的准确率和良好的 F1 分数，可以成为脑肿瘤诊断测试研究中有用的决策工具。
用于脑肿瘤识别和分类的深度学习目标检测算法
主任，1 信息技术系，1 Babu Banarasi Das 北印度理工学院，勒克瑙，印度 摘要：脑肿瘤是全球面临的重大健康挑战，2023 年全球约有 100 万人受到影响。本研究评估了使用 MRI 图像检测和分类脑肿瘤的物体检测算法的有效性。评估使用了来自不同患者的 MRI 图像数据集，涵盖三种主要脑肿瘤类型：垂体、脑膜瘤和神经胶质瘤。该模型表现出稳健的性能，在验证数据集上具有普遍较高的精度、召回率和 mAP 值。值得注意的是，该模型有效地区分了各种脑肿瘤类型和背景，这由归一化混淆矩阵证明。对脑 MRI 图像的实际测试证实了该模型准确识别不同肿瘤区域的能力。总之，物体检测算法提供了一种有前途的自动化方法，用于识别脑肿瘤和对 MRI 图像进行分类，可能有助于临床医生进行精确的诊断和治疗计划。建议使用更大的数据集进行进一步研究，以增强该模型的临床适用性和可靠性。索引术语 - 脑瘤、物体检测、MRI。
使用 EFFICIENTNET 架构的迁移学习方法治疗脑肿瘤
随着脑肿瘤的增多，研究人员正致力于实现脑肿瘤识别和诊断的自动化。众所周知，肿瘤的功能多种多样，因此多级脑肿瘤分类已成为一个突出的研究问题。由于手动执行肿瘤诊断过程非常繁琐。由于预测的有效性与放射科医生的专业知识有关，因此需要计算机辅助诊断系统。因此，我们需要一种需要较少预处理且能够有效实施的方法，而不是传统的机器学习方法。目前，迁移学习在深度学习中非常突出，因为它允许研究人员用很少的数据训练深度神经网络。EfficientNet 架构用于对脑肿瘤进行分类。在迁移学习的帮助下，EfficientNet 架构得到了训练。本研究工作基于 CNN 实施迁移学习，并使用 EfficientNet B0 和 EfficientNet B7 模型，该模型利用 ImageNet 数据集中的权重对 kaggle 公开数据集上的 4 种常见脑肿瘤类别（如无肿瘤、垂体、脑膜瘤、神经胶质瘤）进行分类。该数据集包含 3264 张脑 MRI 图像。使用这两种模型获得的准确度与各种性能指标（如准确度、精确度、F1 分数、特异性、灵敏度）一起计算。最高准确度为 98%。研究结果表明，该方法可用于将脑肿瘤分为几类。
高光谱成像用于人类脑癌体内/体外组织分析
在脑癌手术中准确识别肿瘤边界决定了患者的生活质量。目前，在切除肿瘤过程中采用了不同的术中引导工具，但这些工具存在一些局限性。高光谱成像 (HSI) 是一种无标记、非电离技术，可在手术过程中协助神经外科医生。本文使用 HSI 对体内和体外人脑肿瘤样本进行了分析，以评估两种样本之间的相关性。使用含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的光谱比来区分正常组织、肿瘤组织和血管。数据库由七张体内和十四张体外高光谱图像组成，这些图像来自七名不同的患者，这些患者被诊断为 IV 级胶质母细胞瘤、转移性继发性乳腺癌、I 级和 II 级脑膜瘤以及 II 级星形细胞瘤 (神经胶质瘤)。这项工作使用了 44,964 个标记像素。所提出的方法使用所提出的光谱比实现了不同组织类型的区分。对比体内和体外样本，体外样本的血红蛋白比例更高，并利用光谱比例生成血管增强图，旨在实现术中实时手术辅助。
术前红细胞制备和术中术中大规模输血的有效性
抽象背景已注意到术前填充红细胞（PRC）制剂的过多要求，导致浪费血液产品和脑肿瘤手术成本更高。本研究的目标如下：（1）主要目标是评估血液制备和利用的有效指数； （2）次要目标是探索与术中PRC输血相关的因素； （3）第三个目标是确定大规模输血的危险因素和分析。方法对接受脑肿瘤手术的患者进行了回顾性队列研究。术前PRC制备和术中利用的有效性指数计算如下：输血（C/T）比率（C/T）比，输血概率（TP）和输血指数（TI）（TI）。此外，分析了与术中PRC输血和大量输血相关的因素。结果分别有1,708例脑肿瘤患者，总C/T，TP和TI分别为3.27％，45.54％和1.10。术中PRC输血的患病率为44.8％，脑膜瘤，基于骨内/颅骨的肿瘤和肿瘤大小与大规模输血有关。结论在常规实践中注意到了不必要的术前血成分准备脑肿瘤手术的准备。探索术中输血变量在优化交叉匹配和实际使用方面受到了挑战。
Hoi Sang U研究奖Hoi Sang U研究奖
Hoi-sang U，MD，Faans，于1946年7月2日出生于香港。他在耶鲁大学接受教育，并于1968年毕业。他获得了医学博士学位从马萨诸塞州波士顿的塔夫茨医学院（Tufts Medical School），1972年，他在加州大学旧金山大学（UCSF）医疗中心完成了居住培训，该中心是世界知名的神经外科医生Charles B. Wilson博士。他在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）生物学系的博士后研究员和研究生物学家呆了几年，自1983年以来，他一直在圣地亚哥的退伍军人管理医疗中心担任神经外科服务的负责人。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。 他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。。 U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。 他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。 U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。 奖励申请是！ 我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。 I. 一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。奖励申请是！我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。I.一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。奖励说明一次性赠款，以补充研究费用，例如出版成本，旅行等。资格申请人必须是目前正在美国，加拿大或墨西哥神经手术批准的居住培训计划中的医生。奖励金额的三（3）个奖项将为脑肿瘤，创伤性脑损伤和神经退行性疾病授予每个奖项。申请截止日期在2025年2月21日（星期五）之前提交申请和支持文件。奖励通知计划于2025年春季。在项目完成后的四十（40）天内，需要报告最终摘要报告（500个单词）。
使用遗传算法对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类...
脑肿瘤对大多数患者来说是致命的，肿瘤细胞的不同性质需要使用综合医疗措施，对此类肿瘤进行分类对放射科医生来说是一项艰巨的任务。基于 PC 的诊断结构已被用于辅助使用磁共振成像 (MRI) 诊断脑肿瘤。从神经网络的最低层检索一般功能，这些最低层负责捕获原始输入数据中的低级特征和模式，这些特征和模式对于原始图像来说可能是特别独特的。为了验证这一点，EfficientNetB3 预训练模型用于对三种类型的脑肿瘤进行分类：神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。首先，从预训练的 EfficientNetB3 版本中获取几个 EfficientNet 模块的特征来定位脑肿瘤。使用三种类型的脑肿瘤数据集来评估每种方法。与现有的深度学习模型相比，EfficientNetB3 和遗传算法的连接函数具有更高的准确性。还采用了 Tensor Flow 2 和 Nesterov 加速自适应矩估计 (Nadam) 来改进模型训练过程，使其更快、更好。所提出的使用 CNN 的技术达到了 99.56% 的准确率、98.9% 的灵敏度、98.6% 的特异性、98.9% 的 F 分数、98.9% 的精确度和 99.54% 的召回率。
使用深卷积神经网络和全球平均池
摘要：如果未准确检测到，脑肿瘤会导致严重的健康并发症，并导致死亡。因此，对脑肿瘤的早期检测和脑肿瘤类型的准确分类在诊断中起主要作用。最近，使用大脑磁共振成像（MRI）图像的基于深度卷积神经网络（DCNN）方法在检测和分类任务方面表现出色。但是，DCNN体系结构的准确性取决于数据样本的培训，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一个基于转移学习的DCNN框架，以对脑膜瘤肿瘤，神经胶质瘤肿瘤和垂体肿瘤进行分类。我们使用预先训练的DCNN体系结构VGGNET，该体系结构先前在巨大的数据集上进行了训练，并用于将其学习参数传输到目标数据集。此外，我们采用了转移学习方面，例如卷积网络，并冻结卷积网络的层，以提高性能。此外，这种提出的方法在输出处使用全球平均池（GAP）层，以避免过度解决问题和消失的梯度问题。评估了所提出的体系结构并将其与基于深度学习的脑肿瘤分类方法进行比较。我们提出的方法可产生98.93％的测试准确性，并优于当代学习方法。