轻量级卷积神经网络用于从MRI图像分类脑肿瘤

本研究针对多类别脑肿瘤的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法，填补了MRI图像分析领域的空白。通过结合图像预处理和超参数调优，构建了一个轻量级的深度学习模型，实现了98.78%的分类准确率，显示了其在临床早期脑肿瘤诊断中的潜在应用价值。

本研究提出了一种基于卷积神经网络的多类别脑肿瘤分类方法，通过图像预处理和超参数调优，构建轻量级深度学习模型，实现了98.78%的分类准确率，具有临床应用潜力。

mri 准确率 分类 卷积 卷积神经网络 深度学习 神经网络 脑肿瘤
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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