基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集，共7678张图片

利用机器学习来更有效地分类组织图像(通俗地说，这些是人类的图像显微镜下的组织)。这些图像通常由病理学家分析，并将每张图像分配给四张中的一张可能的类。0级表示无肿瘤，1-3级表示有肿瘤，每级这些表明了一种不同类型的肿瘤。有三个文件夹： X train.npy, y train.npy and X test.npy. 训练数据集由858幅高分辨率图像组成，每幅图像(即本问题中的xi)的维数为1024 × 1024 × 3。测试数据集由287幅与训练数据集相同维数的图像组成，你可以提交你对这些图像的预测，

Breast_Cancer_Classification 利用逻辑回归和神经网络模型基于数字化活检图像将乳腺癌肿瘤分类为恶性或良性

脑肿瘤是大脑中大量正常和异常细胞。 在医学领域，MRI图像被广泛用于脑肿瘤检测。 MRI 图像提供有关人体软组织的广泛信息。 通过使用特征提取技术，该信息可用于脑肿瘤检测。 脑肿瘤可分为良性和恶性。 特征提取和表示技术的共同目标是将分割的对象转换为更好地描述其主要特征和属性的表示。 所提出的方法描述了从 MRI 图像中提取肿瘤。 首先找出脑肿瘤的感兴趣区域进行特征提取，然后计算形状特征。 获得用于良性和恶性肿瘤分类的形状特征。 随机森林在肿瘤分类方面比支持向量机具有更好的准确性。

脑肿瘤分类：对三种类型的脑肿瘤进行分类

脑肿瘤检测 在Python中使用Keras进行深度学习的脑肿瘤分类 此存储库中的完整文档

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