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基于深度卷积神经网络特征的脑磁共振图像分类用于胶质瘤肿瘤检测( Brain MR Image Classification for Glioma Tumor detection using Deep Convolutional Neural Network Features )
G Latif DNFA Iskandar J Alghazo MM Butt
背景脑肿瘤的检测是一项复杂的任务，需要专门的技能和解释技术。根据MR图像对脑肿瘤进行准确的分类和分割是医学治疗的重要选择。MR图像中不同的目标具有相似的大小、形状和密度，这使得肿瘤的分类和分割更加复杂。目的利用深层特征和不同的分类器对脑MR图像进行肿瘤性和非肿瘤性的分类，以获得更高的准确率。方法本研究提出了一种新的四步法；图像增强和压缩的预处理、卷积神经网络(CNN)的特征提取、多层感知器的分类以及增强模糊C均值方法的肿瘤分割。结果应用BRATS-2015数据集获取的40300张MR图像,对65例病例进行了4种模式的测试。其中包括26例低级别胶质瘤(LGG)肿瘤病例和39例高级别胶质瘤(HGG)肿瘤病例的图像。本文提出的基于CNN特征的分类技术优于现有的分类方法，平均准确率达到98.77%，分割效果明显改善。结论所提出的脑MR图像分类方法对胶质瘤的检测具有较好的结果和较高的准确率。
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