基于语义分割模型的脑 MRI 检测——迁移学习方法
图像与视频处理
2024-05-27 v1
摘要
本文讨论了使用 MRI 进行分割技术，具体 focus 于脑肿瘤检测。它讨论了使用卷积神经网络（CNN）进行自动分割，但也讨论了诸如非各向异性分辨率、Rician 噪声和偏场效应等挑战。本文提出模型如 VGG16、ResNet50 和 ResU-net，用于基于原始和预测掩码的 MRI 图像预测。实验结果表明，ResNet50 在准确率和 F1 分数方面表现突出。
引用
@article{arxiv.2405.14886,
title = {Brain MRI detection by Sematic Segmentation models- Transfer Learning approach},
author = {Jayanthi Vajiram and Aishwarya Senthil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.14886},
year = {2024}
}