The investigation of application related to deep learning on brain tumor diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumor has been a serious disease to human beings for a long time. Brain tumors have posed a significant health threat to humanity for many years. If left untreated in its early stages, a brain tumor can become malignant, drastically reducing survival chances. Throughout the decades, numerous individuals have endured the hardships of brain tumors, and tragically, some have succumbed to this condition. However, deep learning techniques offer a promising avenue for precise and efficient brain tumor diagnosis. Utilizing this technology enables the early detection and treatment of benign tumors, potentially saving lives and preventing unnecessary loss. In this review paper, two previous research on how different deep learning models perform on the brain tumor diagnosis would be illustrated. In the first research, the performance of five models would be compared with each other. In the second research, Convolutional Neural Network (CNN) and Artificial Neural Network (ANN) would be compared with each other. Furthermore, the examination of two research methods will delve into how various techniques can enhance model performance. Deep learning techniques also find numerous real-life applications. The two important applications are Home Diagnosis and In-Hospital Assistance, and the benefits of applying deep learning techniques in these two areas would also be illustrated. In addition, several suggestions would be proposed based on the applications of deep learning technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».