神经影像中的智能系统：用于脑肿瘤检测的开创性 AI 技术
计算机视觉与模式识别
2026-01-26 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
本研究探讨了先进 AI 技术在通过 MRI 进行脑肿瘤分类中的应用，其中训练包括当前最佳深度学习模型，以提升诊断准确性并增强临床实用性潜力。通过结合自定义卷积模型与预训练神经网络架构，我们的方法在诊断四类（良性脑肿瘤、蛛网膜下腔瘤、瘤狼疮性肿瘤和无肿瘤）方面实现了最佳性能。该研究在超过 7000 幅 MRI 图像的数据集上进行评估，关注检测准确性、计算效率和对未知数据的泛化能力。结果表明，Xception 架构优于所有其他被测试模型，测试准确率达 98.71%，且验证损失最低。尽管呈现出这些发现，表明 AI 可能在脑肿瘤诊断中发挥关键作用，但我们也通过降低计算复杂度以迎接面向实际临床部署的目标，展现了进一步的动力。这些愿景为自动神经影像诊断的进步提供了广阔前景。
引用
@article{arxiv.2511.17655,
title = {Intelligent Systems in Neuroimaging: Pioneering AI Techniques for Brain Tumor Detection},
author = {Md. Mohaiminul Islam and Md. Mofazzal Hossen and Maher Ali Rusho and Nahiyan Nazah Ridita and Zarin Tasnia Shanta and Md. Simanto Haider and Ahmed Faizul Haque Dhrubo and Md. Khurshid Jahan and Mohammad Abdul Qayum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.17655},
year = {2026}
}
备注
This paper contains 11 pages, 2 tables, and 7 figures. This Paper is already accepted in IEEE Computational Intelligence Magazine (CIM)