18、推进医学诊断：磁共振成像中脑肿瘤检测的深度学习技术探索

推进医学诊断：磁共振成像中脑肿瘤检测的深度学习技术探索

1. 引言

在当今科技飞速发展的时代，医学领域的磁共振成像（MRI）技术取得了显著进步。MRI 能够生成人体内部器官（如大脑和组织）的高分辨率详细图像，这对于识别各种疾病至关重要，脑肿瘤就是其中一种可以通过 MRI 检测到的病症。然而，目前医疗界在检测疾病时仍严重依赖医生和放射科医生的手动检查。即使是经验丰富的专业人员，仅依靠肉眼观察也难以保证诊断的快速性和准确性，因为脑肿瘤可能与健康脑组织融合，导致手动检测存在漏洞。

为了解决这些问题，人们开始探索利用数字图像处理技术来加速 MRI 图像的分析，为医生和放射科医生快速识别脑肿瘤提供支持。图像分类是其中的关键步骤，它涉及根据像素的数据值将其分类到特定集合中。

2. 文献综述

数字图像处理涵盖了众多方法，可分为四个主要领域：图像恢复与增强、图像分析、图像编码与数据压缩以及图像合成。在医学领域，处理 MRI 图像以检测和分类脑肿瘤是一项重要挑战。快速准确地识别脑肿瘤有助于简化患者的初始治疗流程，为及时有效的治疗干预提供关键支持。

图像分类的过程是根据像素的数据值将其分类到特定集合中。用户可以使用训练数据预定义类别，否则类别将是不确定的。图像分类的关键在于提取和分析图像特征的方法。

3. 数据和变量

研究使用了 Kaggle 上的脑肿瘤数据集，其中包含 98 个无肿瘤文件和 155 个有肿瘤文件。在使用数据集时，需要确保其涵盖广泛的脑肿瘤病例，并严格遵守有关患者隐私的伦理准则和规定。

为了确保图像的一致性，对图像的分辨率、方向和强度级别进行了归一化处理。同时，采用了降噪和对比