TY -的A2 -古普塔,Suneet Kumar盟——Tazin Tahia AU -衬衣,Sraboni AU -古普塔,Punit AU -阿亚兹,Fozayel伊本盟——伊斯兰教,Sumaia AU - Monirujjaman汗默罕默德盟——Bourouis萨米AU -伊德里斯,萨哈尔艾哈迈德盟——Alshazly澡堂PY - 2021 DA - 2021/12/21 TI -一个健壮的和新颖的方法对大脑肿瘤分类使用卷积神经网络SP - 2392395六世- 2021 AB -脑部肿瘤是最常见的和侵略性的疾病,在相对较短的预期寿命在他们最严重的形式。因此,治疗计划是重要的一步在改善病人的生活质量。一般来说,图像的方法如计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和超声图像用于评估肿瘤在大脑中,肺癌、肝癌、乳腺癌、前列腺癌、等等。利用x射线图像,特别是,在这项研究中诊断脑肿瘤。介绍了卷积神经网络(CNN)的调查来确定脑部肿瘤的x射线图像。它加速,增加治疗的可靠性。因为已经有大量的研究在这一领域,提出了模型着重于提高精度在使用学习策略转移。Python和谷歌Colab用来执行该调查。深特征提取的帮助下完成pretrained深CNN模型,VGG19 InceptionV3, MobileNetV2。分类精度是用来评估的性能。 MobileNetV2 had the accuracy of 92%, InceptionV3 had the accuracy of 91%, and VGG19 had the accuracy of 88%. MobileNetV2 has offered the highest level of accuracy among these networks. These precisions aid in the early identification of tumors before they produce physical adverse effects such as paralysis and other impairments. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2392395 DO - 10.1155/2021/2392395 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -