Revista de investigación de tumores
Acceso abierto

abstracto

Identificación de la detección de tumores cerebrales a partir de imágenes de resonancia magnética mediante convolución Red Neuronal

Sunil Kumar, Renu Dhir, Nisha Chaurasia

La muerte del paciente con tumor cerebral aumenta día a día debido al correcto tamizaje del tumor en el etapa primaria. Debido a que afecta el sistema nervioso vital del cuerpo humano, un tumor cerebral o cáncer es uno de los más tipos mortales de cáncer. El cerebro es increíblemente vulnerable a las infecciones que pueden afectar sus funciones. Las células cerebrales son sensible y desafiante para regenerarse cuando está infectado con enfermedades peligrosas. El tumor se clasifica como benigno. o tumores malignos. Esta tesis propone una detección superior de tumores cerebrales utilizando enfoques CNN basados en aprender técnicas para detectar y clasificar tumores benignos y malignos. Este documento analiza el uso de una convolución Sistema Neural Network (CNN) para clasificar diferentes tipos de tumores cerebrales. Hemos utilizado parámetros de rendimiento tales como exactitud, precisión y sensibilidad para evaluar modelos de desempeño. El conjunto de datos utilizado es una resonancia magnética de 3064 T conjunto de datos de imágenes que contiene imágenes de resonancia magnética Br35H, y se divide en 70% de entrenamiento, 15% de validación y 15% de prueba. El método CNN selecciona la característica del conjunto de datos Br35H. Logramos una precisión de clasificación del 99,04 % y 99,00 por ciento para la precisión de la validación.