使用大数据分析从MRI数据检测脑肿瘤的准确位置

摘要

Lilly Sheeba、Anideepa Mitra、Saurav Chaudhuri*、Swarna Deep Sarkar

MRI是最常用于检测脑肿瘤的成像技术。脑瘤是大脑部分异常细胞的结或团。脑肿瘤可以是恶性的,也可以是良性的,并且可以位于脑组织中。在这项研究中,提出了一种计算机化的方法,其中MRI灰度图像被用于检测脑肿瘤。这项研究提出了一种计算机化的方法,包括在初级阶段进行改进,以减少灰度颜色变化。滤波操作用于尽可能地消除不需要的噪声,以适应更好的分割。因此,本研究测试灰度图像;采用基于阈值的OTSU分割代替颜色分割。最后,病理学领域的专家提供了用于识别脑肿瘤感兴趣区域的特征智能。这项研究涉及一种新的结构,称为Xception,它允许使用深度可分离卷积建立高性能的计算机辅助诊断系统,用于从MRI检测脑肿瘤,从而提高深度神经网络的呈现、减少其扩展和估计其电荷。对采用迁移学习的异常模型的初步评估显示出了卓越的性能,具有极大的效率和预测概率。令人着迷的是,当对不同层进行审查时,预测概率是不同的。

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