Jornal de Pesquisa de Tumores
Acesso livre

Abstrato

Identificação de deteção de tumor cerebral a partir de imagem de ressonância magnética usando rede neural de convolução

Sunil Kumar, Renu Dhir, Nisha Chaurasia

A morte do doente com tumor cerebral aumenta a cada dia devido ao rastreio adequado do tumor em fase primária. Por afetar o sistema nervoso vital do corpo humano, um tumor cerebral ou cancro é um dos tipos de cancro mais mortais. O cérebro é extremamente vulnerável a infeções que podem prejudicar as suas funções. As células cerebrais são sensíveis e difíceis de regenerar quando infetadas com doenças perigosas. O tumor é classificado como tumores benignos ou malignos. Esta tese propõe a deteção superior de tumores cerebrais utilizando abordagens CNN baseadas em técnicas de aprendizagem profunda para detetar e classificar tumores benignos e malignos. Este artigo discute a utilização de um sistema de Rede Neural de Convolução (CNN) para classificar diferentes tipos de tumores cerebrais. Utilizamos parâmetros de desempenho como a exatidão, a precisão e a sensibilidade para avaliar os modelos de desempenho. O conjunto de dados utilizado é um conjunto de dados de imagens de ressonância magnética 3064 T contendo imagens de ressonância magnética Br35H e está dividido em 70% de treino, 15% de validação e 15% de teste. O método CNN seleciona a característica do conjunto de dados Br35H. Alcançámos uma precisão de classificação de 99,04% e 99,00% de precisão de validação.