Jun, 2024

基于细粒度梯度保持的脑肿瘤分类的深度融合模型

PDF
TL;DR该研究提出了一种精确的大脑肿瘤分类方法，通过融合预训练的 ResNet152V2 和修改的 VGG16 模型，在深度神经网络中保留细微的梯度以实现有效的肿瘤分类，并结合各种图像处理技术来改善图像质量，准确度分别达到 98.36% 和 98.04%，并且在资源受限的边缘设备上能够平滑部署。
brain tumorsclassificationcomputer visionneural networksquantization
发现论文，激发创造
  • 一种高效的深度学习模型，利用重建和微调技术对脑肿瘤进行分类

    本文提出了一种基于迁移学习的新型深度学习方法，通过对大量前处理和算法优化，尝试用多种转移学习算法来对 3,064 张 MRI 图像进行轻松地识别分类，得到了非常高的准确率，特别是 ResNet50V2 模型达到了 99.68% 的准确率，使神经学家和临床医生能够快速准确的诊断脑肿瘤患者。

    May, 2023

  • 基于深度学习方法的脑肿瘤检测

    使用深度学习技术，特别是 ResNet50 模型，进行脑瘤识别的研究表明可以提高脑瘤的精确性，达到 99.54% 的最高准确率。该研究的目标是通过评估和分析的方式，引导研究人员和医疗专业人员构建功能强大的脑瘤检测系统。

    Sep, 2023

  • 深度神经网络用于脑肿瘤分割

    该论文提出了一种基于深度神经网络的全自动脑肿瘤分割方法，利用卷积神经网络对肿瘤进行分析和识别从而改善传统方法的效能，得出的结果比现有的最优方法提升了 30 倍以上。

    May, 2015

  • 在 MRI 图像中利用自定义迁移学习简化脑肿瘤分类

    使用自定义的转移学习网络，我们提出了一种通过 MRI 图像对脑肿瘤进行有效分类的解决方案，采用了 VGG-19 架构与额外隐含层的轻量模型，以降低计算复杂性并提高分类准确性，最终得到了 96.42% 的分类准确率。

    Oct, 2023

  • 使用多尺度卷积神经网络的深度学习方法进行脑肿瘤分类和分割

    本文提出了一种完全自动化的使用深度卷积神经网络的脑肿瘤分割和分类模型，包括多尺度方法。与以前的工作相比，我们的提案的一个区别是，输入图像在不同的处理路径上以三个空间尺度进行处理。这个机制受到了人类视觉系统的内在操作的启发。所提出的神经模型可以分析包含三种类型肿瘤的 MRI 图像：脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤，并且不需要预处理输入图像以提前去除颅骨或椎骨部分。我们的方法在一个包含 233 名患者 3064 张切片的公开可用的 MRI 图像数据集上的性能与以前的经典机器学习和深度学习方法进行了比较。在比较中，我们的方法以 0.973 的肿瘤分类准确度明显高于使用相同数据库的其他方法。

    Feb, 2024

  • 利用深度学习在磁共振图像中进行脑肿瘤多分类和分割

    本研究提出了一种基于深度学习的模型用于对磁共振成像（MRI）扫描中的脑肿瘤进行分类和分割。该模型通过 EfficientNetB1 体系结构进行图像分类，基于 U-Net 体系结构进行精确的肿瘤分割，并在公共数据集上得到了高准确率和分割度量，表明它们在脑肿瘤的诊断和治疗中具有可能的临床应用价值。

    Apr, 2023

  • 恶性胶质母细胞瘤脑瘤的检测和分类

    本文提出了两种深度学习模型，UNet 和 Deeplabv3，用于使用预处理的脑 MRI 图像检测和分割胶质母细胞瘤脑肿瘤，实验结果表明，Deeplabv3 在准确性上优于 UNet，但需要更多的计算资源，这些模型为胶质母细胞瘤脑肿瘤的早期检测和分割提供了一种有前途的方法。

    Apr, 2023

  • 考虑数据不均衡的可解释的代价敏感深度神经网络用于脑 MRI 图像中的脑肿瘤检测

    这篇论文提出了使用卷积神经网络 (CNN)、ResNet50、InceptionV3、EfficientNetB0 和 NASNetMobile 模型来高效检测脑肿瘤，以减少手工检查报告的时间并创建自动分类脑肿瘤的系统的研究。提出了一个自动化流程，其中包括 CNN、ResNet50、InceptionV3、EfficientNetB0 和 NASNetMobile 五个模型。在平衡数据集上评估了所提出架构的性能，并发现细调的 InceptionV3 模型的准确率为 99.33%。此外，还采用可解释的人工智能方法来可视化模型潜在行为，以了解其黑盒行为。为了进一步优化训练过程，提出了一种成本敏感的神经网络方法，以处理不平衡数据集，在我们的实验中取得了比传统模型准确率高近 4% 的成果。成本敏感的 InceptionV3 (CS-InceptionV3) 和 CNN (CS-CNN) 在不平衡数据集上分别显示出 92.31% 的准确率和 1.00 的召回率，具有很大的潜力来提高肿瘤检测准确度，并且必须进一步开发以应用于实际解决方案。我们提供了数据集，并公开了我们的实现。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习技术的 MRI 图像脑肿瘤分割

    本研究旨在使用神经网络模型对 MRI 数据集中三种不同类型的脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤和垂体瘤）进行自动分割及识别，实验结果表明，采用了循环残差 U-Net 模型能达到平均交并比 0.8665，相比其它深度学习模型具有明显的优势。

    Apr, 2023

  • 使用视觉 Transformer 集成的脑胶质母细胞瘤肿瘤分割

    针对脑癌中最具侵略性和最致命的类型之一，我们提出了一种新的方法，BRAINNET，利用 MaskFormer 和神经网络生成强大的脑肿瘤分割掩膜，该方法在 MRI 图像中获得了前所未有的高准确率。

    Nov, 2023