有多深学习技术是用来检测脑瘤

机器学习在这个项目中,我们将使用学习方法来探测大脑深处的帮助下肿瘤MRI(磁共振成像)大脑的图像。

脑肿瘤是两个类型:恶性和良性的。大部分的疾病将达到关键阶段如果没有检测到。及时发现疾病的治疗过程中会帮助很多。

脑部肿瘤的主要原因是因为异常生长和大脑不受控制的细胞分裂。垂体、脑膜瘤和胶质瘤的一些常见类型的肿瘤。

寻求建立项目脑部肿瘤检测使用深度学习?:

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我们将使用大脑的图像先生预测肿瘤的模式在机器学习技术的帮助下,使过程更耗时最少的错误。基本上,大脑图像是在三个不同的方向:冠状及矢状轴。这三个图像分析的模型来检测肿瘤。

深度学习:深入学习是机器学习的一个子集。它给结果的准确性有时也超过了人类层面的表现。在深度学习,使用大量的数据模型是得到训练和神经网络架构与高水平的得到所需的输出精度。主要的模型执行直接从文本分类,声音和图像。

以下是一些领域的深度学习利用:

自动驾驶,自动驾驶汽车检测的招牌

航空航天和国防,利用卫星探测部队的安全区域和定位感兴趣的领域。

重型机械行业-增加周围工人安全通过检测工人和机器之间的距离。

医疗——检测癌细胞

家庭自动化和人工智能设备——谷歌,Alexa,苹果家垫,等等所有这些设备都是由深刻的学习。

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项目实施

特征提取

如果算法的输入数据很大,创建一套小的特性。功能从最初创建数据集在机器学习和图像处理。这里的主要功能是提取这个过程称为特征提取子集。

美国有线电视新闻网)- - -它包括几层如卷积层,输入层、输出层,归一化层,池层和完全连接层。

卷积层-它是用来分类后图像特征提取的过程

业者层-这里执行的操作是减少输入图像的大小。

通过使用创建的数据集的帮助病人的MRI图像进行仿真。CNN是用来探测大脑肿瘤通过图像来获得更准确的结果聚类算法用于特征提取。

Alexnet师是用来区分,把图像。最初,这些照片是用来CNN没有任何特征提取方法。

仿真是由alexnet架构师使用5卷积一层和3层的归一化层,业者层,最后层和完全连接层。

成功模拟后,CNN成功将图像分类到肿瘤患者和正常患者98%的准确性。

你也可以预测技术的效率利用RBF分类器等其他分类器,DT分类器,softmax完全连接层分类器在CNN架构。

你知不知道

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工具包开发脑部肿瘤检测所需使用深度学习:

您将学习的技术使用深度学习在脑部肿瘤检测:

2022世界杯亚洲区赛程表时间 •发表:2020-04-10•最后更新:2021-05-06