21、脑肿瘤检测与数字证书验证平台技术解析

脑肿瘤检测与数字证书验证平台技术解析

1. 脑肿瘤检测技术概述

在医疗领域，脑肿瘤的准确检测和分类至关重要。目前已有多种技术被应用于脑肿瘤检测，不同的研究采用了不同的方法和算法，以提高检测的准确性和效率。

1.1 现有研究方法

• X射线特征利用 ：有研究利用X射线形状规则且稀疏的特点，在提出的系统中，先采用图像改善和去噪方法，使用2013 MICCAI数据集，该数据集包含从低级别到高级别肿瘤患者的癌症数据。此技术在骰子得分和时间复杂度方面表现出色，整体肿瘤的骰子得分为0.95。
• FAHS与SVM结合 ：Zheshu Jia等人提出基于深度学习的全自动异质分割（FAHS）方法，结合支持向量机（SVM），用于检测和分离脑部MRI扫描图像中的肿瘤。该系统能显示整个脑静脉框架的MRI成像，并通过扩展另一个FAHS算法，在当前组织与相邻组织均匀性高时识别分割能力。此外，还使用了ELM算法进行学习，以及PNN分组框架来训练和测试MRI图像数据集中肿瘤识别的准确性，该框架能以98.51%的准确率正确识别神秘和典型的脑组织。
• BTD与BTS研究 ：Zahra Sobhaninia等人指出脑肿瘤检测（BTD）需要高精度，因为判断失误可能导致严重后果，所以脑肿瘤分割（BTS）是临床测试的关键。通过比较单个网络和多个组织的分割结果，发现单个网络的骰子得分为0.73，多个组织的骰子得分为0.79。

1.2 提出的架构

1.2.1 研究目标

研究的目