可解释的三维多模态残差卷积神经网络用于轻度创伤性脑损伤诊断

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该论文提出了使用多个模型来高效检测脑肿瘤,并创建自动分类脑肿瘤的系统。在平衡数据集上评估了所提出架构的性能,并发现细调的 InceptionV3 模型的准确率为 99.33%。此外,还提出了一种成本敏感的神经网络方法,以处理不平衡数据集,在实验中取得了比传统模型准确率高近 4% 的成果。成本敏感的 InceptionV3 和 CNN 在不平衡数据集上分别显示出 92.31% 的准确率和 1.00 的召回率。该论文提供了数据集,并公开了实现。

原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
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