Brain Tumour Detection Using MRI Images and CNN Architecture
Notice bibliographique
Résumé
The brain tumour is a phenomenon involving the creation of cells which multiply within the brain and they are different from the normal cells. Among all platforms, magnetic resonance imaging (MRI) has the highest level of accuracy in finding these brain cancer cells. Magnetic resonance imaging or MRI has made it possible to visualise tissues closely and then the diagnosis can be made. The result of an MRI scan will help in detecting the presence of a brain tumour or determining that there isn't a tumour. In the past few year's algorithms like deep learning and machine learning driven by AI have improved computer-aided image analysis tools which can now achieve the sensitivity of top radiologists. By modernising the diagnostic systems, the speed of tumour detection and error rate can be boosted which both play an essential role in a successful cancer treatment. This, in turn, lowers the possibility of healthcare providers misdiagnosing the patient and supports them in the right purposeful treatment. Here we have a research application where a convolutional neural network (CNN) discriminates brain tumour images compared to others and its implementation is carefully presented. The primary objective of this research is to employ Convolutional Neural Networks (CNN) as a machine learning technique to facilitate the detection and classification of brain tumours. However, the performance of the untrained and pre- trained CNN manifests through a precision of 95% and classification accuracy rate for training and testing respectively. Hence, such data provide the strongest evidence that in the situation of brain tumour prognosis, CNN is the most important instrument.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».