تشخیص تومور مغزی در تصاویر رزونانس مغناطیسی با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی عمیق

در این مقاله، تشخیص تومور مغز از طریق به کارگیری تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق مورد بررسی قرار گرفته است. رویکرد این مطالعه شامل توسعه و آموزش یک معماری جامع از شبکه عصبی کانولوشنی (cnn) با بهره گیری از یک مجموعه داده گسترده از تصاویر رزونانس مغناطیسی مغز (mri) می باشد، مدل پیشنهادی در طبقه بندی بافت معمولی مغز و مناطق تحت تاثیر تومور بسیار توانمند است. این معماری شامل لایه های متعدد از جمله لایه های کانولوشنی، نرمال سازی دسته ای و لایه های پولینگ است که در نهایت به یک لایه قوی طبقه بندی منجر می شود. از طریق آموزش دقیق و بهینه سازی، شبکه عصبی کانولوشنی معرفی شده توانسته است در طبقه بندی تومور مغز به دقت بالایی دست یابد. اثربخشی این مدل پیشنهادی از طریق آزمایشات جامع به نمایش گذاشته شده که نشان دهنده قابلیت آن در تشخیص دقیق تومور مغز است.

brain tumor detection in magnetic resonance imaging by deep convolutional neural network

in this paper, brain tumor detection is addressed through the application of advanced deep-learning techniques. the approach involves the development and training of a comprehensive convolutional neural network (cnn) architecture. leveraging an extensive dataset of brain magnetic resonance imaging (mri), the proposed model expresses its proficiency in the classification of normal brain tissue and tumor-affected regions. the architecture encompasses multiple layers, including convolutional, batch normalization, and pooling layers, culminating in a robust classification layer. through rigorous training and optimization, the introduced cnn achieves a high level of accuracy in brain tumor classification. the effectiveness of the proposed model is showcased through comprehensive experimentation, demonstrating its potential to significantly contribute to the medical field’s efforts in precise brain tumor diagnosis.