基于预训练卷积神经网络的脑肿瘤诊断与分类
图像与视频处理
2022-08-02 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
脑肿瘤是最具侵袭性的肿瘤类型，若在后期阶段诊断会导致低预期寿命。人工识别脑肿瘤繁琐且易出错。误诊可导致错误治疗，从而降低患者存活机会。磁共振成像（MRI）是诊断脑肿瘤及其类型的常规方法。本文试图从诊断过程中消除人工流程，转而使用机器学习。我们提出使用预训练卷积神经网络（CNN）进行脑肿瘤的诊断与分类。对三类肿瘤与一类非肿瘤MRI图像进行了分类。所用网络为ResNet50、EfficientNetB1、EfficientNetB7、EfficientNetV2B1。EfficientNet因其可扩展特性展现出有前景的结果。EfficientNetB1表现最佳，训练与验证准确率分别为87.67%和89.55%。
引用
@article{arxiv.2208.00768,
title = {Brain Tumor Diagnosis and Classification via Pre-Trained Convolutional Neural Networks},
author = {Dmytro Filatov and Ghulam Nabi Ahmad Hassan Yar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00768},
year = {2022}
}