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World File Search System脑膜瘤
使用深度卷积神经网络和全局平均池化对脑 MRI 图像中的肿瘤进行分类
摘要：如果检测不准确，脑肿瘤会引起严重的健康并发症并导致死亡。因此，早期检测脑肿瘤并准确分类脑肿瘤类型在诊断中起着重要作用。最近，基于深度卷积神经网络 (DCNN) 的方法使用脑磁共振成像 (MRI) 图像在检测和分类任务中表现出色。然而，DCNN 架构的准确性取决于数据样本的训练，因为它需要更精确的数据才能获得更好的输出。因此，我们提出了一种基于迁移学习的 DCNN 框架来对脑肿瘤进行分类，例如脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。我们使用预先训练的 DCNN 架构 VGGNet，该架构之前已在大型数据集上进行训练，并用于将其学习参数迁移到目标数据集。此外，我们还采用了迁移学习方面，例如微调卷积网络并冻结卷积网络的各层以获得更好的性能。此外，此方法在输出端使用全局平均池化 (GAP) 层来避免过度拟合问题和梯度消失问题。在 Figshare 数据集上对所提出的架构进行了评估，并与基于深度学习的竞争性脑肿瘤分类方法进行了比较。我们提出的方法产生了 98.93% 的测试准确率，并且优于当代基于学习的方法。
基于深度学习的自动脑肿瘤分析
分割是对图像进行划分，使其更有意义且更易于分析。在本研究中，使用 Otsu 阈值对肿瘤进行分割。这有助于从健康组织中定位肿瘤区域，这对于计划治疗和患者随访是必需的。整个肿瘤分析过程是在 MATLAB 中用户友好的 App 设计器中实现的。1.1 目标 为医学领域贡献深度学习技术，使肿瘤分析更准确、更高效。 通过多模态融合结果实现一种自动肿瘤分类和分割算法，以供进一步分析。 使用 MATLAB 中的 App 设计器显示整个肿瘤分析过程。2. 材料与方法由于大脑结构复杂，脑肿瘤分析过程是一项艰巨的任务。肿瘤分析过程涉及四个模块：预处理、多模态融合、肿瘤分类和分割。最后，使用 App 设计器在 MATLAB 2020b 中实现这些模块，它很吸引人且易于使用。 2.1 数据集我们使用公开的 Kaggle 数据集，其中训练集用于训练模型，验证集用于评估所提出的集成。训练集包括 395 张无肿瘤图像、826 张胶质瘤图像、822 张脑膜瘤图像和 827 张垂体瘤图像。我们
从磁共振成像中检测脑肿瘤...
简介：这项工作的目的是使用计算智能技术对磁共振成像（MRI）图像进行检测和分类。材料和方法：3264个MRI脑图像的数据集包含4类：未指定的神经胶质瘤，脑膜瘤，垂体和健康的大脑，在本研究中使用。Twelve convolutional neural networks (GoogleNet, MobileNetV2, Xception, DesNet-BC, ResNet 50, SqueezeNet, ShuffleNet, VGG-16, AlexNet, Enet, EfficientB0, and MobileNetV2 with meta pseudo-labels) were used to clas- sify gliomas, meningiomas, pituitary tumours, and healthy brains找到最合适的模型。典范包括图像预处理和超参数调整。根据每种类型的脑肿瘤的准确性，精度，召回和F量表来评估每个神经网络的性能。结果：实验结果表明，MobilenetV2循环神经网络（CNN）模型能够以99％的精度，98％的召回率和99％的F1得分来诊断脑肿瘤。另一方面，验证数据分析表明，CNN模型Googlenet在CNN中的精度最高（97％），并且似乎是脑肿瘤分类的最佳选择。结论：这项工作的结果强调了人工智能和机器学习对脑肿瘤预测的重要性。此外，这项研究达到了迄今为止脑肿瘤分类中最高的确定性，这也是唯一一项同时比较许多神经网络的性能的研究。
基于CNN转移的脑肿瘤分类系统...
考虑到与该疾病相关的严重神经系统障碍和潜在的死亡，保留人类健康和生命在开发自动检测方法中至关重要。计算效率在实时决策，治疗计划和整体医疗保健系统优化中在脑肿瘤分类中起关键作用。虽然卷积神经网络（CNN）由于其出色的准确性而广泛用于脑肿瘤检测，但其高计算需求带来了重大挑战。为了应对当前的挑战，采用了混合模型，集成了预先训练的卷积神经网络（CNN）转移学习模型和分布式计算编程范式。主要目标涉及两个阶段：在第一阶段，InceptionV3和VGG19 CNN转移学习模型被部署在GPU上以检测脑恶性肿瘤。性能指标，包括准确性，精度，召回和F1得分，以及对CPU和GPU上计算时间的比较分析。结果表明，InpectionV3的精度率（约为98.83％）比VGG19（77.65％），在CPU和GPU平台上都具有较高的计算速度。GPU执行可将计算时间大幅减少90％，归因于InceptionV3的有效体系结构。在第二阶段，分别使用分布式计算过程进行实时分类，该计算过程分别具有先前训练的CNN模型，用于神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体肿瘤。修订：2023年9月25日，接受：2024年4月19日这种综合方法为大规模脑肿瘤数据集的实时分类提供了有效的解决方案。
利用机器学习检测脑肿瘤的新方法
摘要简介：异常的脑细胞包括脑瘤，它会导致严重的器官功能障碍，甚至导致死亡。这些肿瘤的大小、纹理和位置各异。诊断脑瘤的过程非常耗时，需要放射科医生的专业知识。脑瘤分为神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和非肿瘤。随着患者数量和数据量的增加，传统方法变得成本高昂且效率低下。方法：研究人员开发了检测和分类脑瘤并优先考虑准确性和效率的算法。深度学习 (DL) 技术越来越多地用于创建能够精确诊断或分割脑瘤的自动化系统，特别是用于脑癌分类。这种方法支持在医学成像中使用迁移学习模型。提出的模型是对 Xception 模型组件的修改，通过添加大量参数来提高 Xception 模型的效率。结果：将提出的 Xception 模型应用于 Masoud Nickparvar 脑肿瘤 MRI 数据集，准确率为 99.6%，灵敏度为 99.7%，特异性为 99.7%，F1 得分为 99.9%。讨论：提出的模型的效率参数确保它是一种诊断脑肿瘤的有效模型。与其他模型的比较分析表明，提出的框架对于及时检测各种脑肿瘤具有很高的可靠性。结论：结果证实了我们提出的模型的有效性，与以前的模型相比，该模型在肿瘤检测方面获得了更高的整体准确率。因此，提出的模型被认为是专家诊断脑肿瘤的宝贵决策工具。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
使用 YOLOv10 进行脑肿瘤检测和分类...
洛克奈特戈皮纳特吉蒙德工程教育与研究学院 (LOGMIEER)，纳西克，印度 摘要：先进的医学成像技术与人工智能 (AI) 的结合极大地提高了脑肿瘤的早期发现和诊断。本文介绍了一种使用 YOLOv10（You Only Look Once）模型进行脑肿瘤检测和分类的新型系统，该系统通过由大型语言模型 (LLM) 驱动的 AI 聊天机器人进行增强。利用 YOLOv10 的实时物体检测功能，该系统可以准确地将 MRI 图像中的脑肿瘤分为四类：神经胶质瘤、脑膜瘤、垂体和无肿瘤。这种基于深度学习的方法可以确保快速准确地分析复杂的医学图像。此外，还集成了一个 AI 聊天机器人，为患者和医疗专业人员提供无缝交互和信息检索。利用 LLM，聊天机器人提供高级对话能力，根据检测到的肿瘤特征提供有关肿瘤类型、潜在治疗方法和进一步医疗建议的详细解释。这种双系统方法旨在提高诊断准确性，同时提供实时、可访问的支持，最终改善医务人员的决策并改善患者的治疗效果。所提出的系统体现了尖端人工智能技术与医疗诊断之间的协同作用，展示了彻底改变患者护理的潜力。关键词：YOLOv1o、法学硕士、聊天机器人、脑肿瘤、松果
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。
神经学：进步，挑战和未来的方向
神经学是一个专业领域，侧重于研究和治疗脑和脊髓肿瘤，包括良性和恶性肿瘤。随着分子生物学，遗传学和神经影像学的进步，神经学在诊断，治疗选择和了解中枢神经系统（CNS）肿瘤的生物学行为方面取得了重大进展。本文探讨了神经机学的最新进展，持续的挑战和未来方向。神经学是医学专业分支，重点介绍了中枢神经系统（CNS）（包括脑和脊髓）内肿瘤的诊断和治疗。这个多学科领域涵盖了各个方面，包括神经外科，肿瘤学，放射学和病理学，旨在解决原发性和继发性（转移）肿瘤。原发性中枢神经系统肿瘤，例如神经胶质瘤，脑膜瘤和髓母细胞瘤，起源于神经组织，而次要肿瘤来自其他体内的癌症，这些肿瘤的发生率扩散到CN。CNS肿瘤的发生率正在增加，使神经学成为研究和临床实践的重要领域。胶质母细胞瘤多形（一种胶质瘤）以其侵略性和预后不良而臭名昭著，强调了迫切需要创新治疗策略。神经影像技术的进步，例如磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET），具有显着增强的诊断能力，从而实现了肿瘤的精确定位和表征。此外，分子分析和基因检测正在彻底改变对肿瘤生物学的理解，从而导致靶向特定基因突变的个性化治疗方法[1]。这些事态发展为有针对性的疗法和免疫疗法开辟了新的途径，这些途径越来越成为治疗计划的组成部分。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。