基于计算智能方法提升MRI数据中脑肿瘤分类准确率
计算机视觉与模式识别
2021-01-26 v1
摘要
在磁共振成像（MRI）中自动检测脑肿瘤在许多医学诊断应用中日益重要。本报告提出了两项针对MRI数据中脑肿瘤检测的改进：提出了一种先进的预处理技术以改善MRI数据中的感兴趣区域，以及一种混合技术，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，随后使用支持向量机（SVM）进行分类。SVM的学习算法通过增加代价函数以最小化假阳性预测进行了修改，从而解决MRI数据诊断中的误差。所提方法能有效检测肿瘤的存在，并预测其为癌性（恶性）或非癌性（良性）。为检验所提预处理技术的有效性，对其进行了视觉检查并使用训练性能指标进行评估。将所提分类技术与现有技术进行了对比研究。结果表明，所提方法在准确率方面表现更优，且比现有方法能更好地处理分类误差。
引用
@article{arxiv.2101.09658,
title = {Computational Intelligence Approach to Improve the Classification Accuracy of Brain Neoplasm in MRI Data},
author = {Nilanjan Sinhababu and Monalisa Sarma and Debasis Samanta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.09658},
year = {2021}
}
备注
28 pages