Magnetic resonance imaging (MRI) for brain tumor and seizures classification using recurrent neural network

Bu araştırma çalışması, geliştirilen ve değerlendirilen Manyetik Rezonans Görüntülemeyi kullanmayı amaçlamaktadır. Tekrarlayan Sinir kullanan beyin tümörü ve nöbetlerin sınıflandırılması için (MRI) tekniği Ağ (RNN). Görüntü işlemede tıp bilimi, ortaya çıkan bir alandır. belirli bir hastalığı tespit etmek ve analiz etmek için birçok ilerici yöntem önerdi. Beyin Tümör tedavisi, karmaşık şekli nedeniyle son zamanlarda giderek daha zorlu hale geliyor, tümörün yapısı ve dokusu. Dolayısıyla, görüntü işlemede ilerleyerek, farklı beyin içindeki tümörleri tanımlamak için metodolojiler önerilmiştir. İlerleme bu tür bir alan, daha çok araştırma için geliştirilen yöntem ve yaklaşımları araştırmaya ihtiyaç duymuştur. tümörün çıkarılması. Bu nedenle, tümörün beyinden çıkarıldığı bir sistem önerilmektedir. MRI görüntülerini kullanarak. Bu yöntem, çeşitli görüntü işleme prosedürlerini içerir. filtreleme, gürültünün giderilmesi, bölümleme ve morfolojik süreçler. Beyin tümörü Bu tür işlemlerin MATLAB yazılımı üzerinde yürütülmesi yoluyla başarılı bir şekilde çıkarılabilir. Çapraz korelasyon, bir hedefin değiştirilebilir vektörü ile hedefin bölgesi arasında hesaplanır. tümör bölgesi piksellerinin değerlerinin ne şekilde dar olduğunu belirlemek için tümör % 99.71 doğruluk sağlayan görüntü işleme ve RNN yöntemini kullanarak ilişkili. Model, kayıp fonksiyonu değerinde kayda değer ek bir azalma olmayana kadar verilere uyuyor teyit verileri üzerine yapıldı. (100) döneme kadar eğitildi ve onaylandı kesin (200) numuneler ve (65) numuneler üzerine, buna karşılık olarak 10-çapraz kat doğrulama ile. The Beyin tümörünün sınıflandırıcı eğitiminin son döneminde ölçülen sınıflandırma doğruluğu doğrulama verileri erdemli.