论文研究 - 基于卷积神经网络多层次分割的脑肿瘤检测与分类

行业研究

磁共振成像（MRI）是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术，由于其形状，位置和图像强度不同，从MRI图像分类脑肿瘤是一项具有挑战性的研究工作。为了成功分类，需要使用分割方法来分离肿瘤。然后从分割的肿瘤中提取重要特征，以对肿瘤进行分类。在这项工作中，开发了一种有效的多级分割方法，该方法结合了最佳阈值和分水岭分割技术，随后进行了形态学操作来分离肿瘤。然后将卷积神经网络（CNN）用于特征提取，最后，将内核支持向量机（KSVM）用于结果分类，这通过我们的实验评估是合理的。实验结果表明，该方法可以有效地将肿瘤分为癌性和非癌性，并具有一定的准确性。

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