41、颅内脑出血检测与分类及DDoS攻击技术解析

颅内脑出血检测与分类及DDoS攻击技术解析

颅内脑出血检测与分类

在医疗领域，自动化的医学图像分类框架近年来备受关注。它在识别脑出血的存在、对出血类型进行分类以及解决多类别问题方面具有重要作用。

图像预处理与感兴趣区域获取

在进行脑出血检测时，首先会对图像应用分割和预处理技术。通过形态学操作，可以得到包含可疑肿块潜在区域的出血区域图像。之后，使用区域生长技术来获取感兴趣区域（ROI）。区域生长从一个种子点开始，通过寻找与种子区域相似的区域进行扩展。最终得到的ROI将作为神经网络的输入和训练集，对于整个检测系统的成功至关重要。对于正常的大脑图像，应用区域生长技术后的结果图像将是空白的；而对于异常的大脑图像，则会存在部分图像区域。

实验与结果

在实验过程中，对模型的参数进行了调整。例如，尝试改变数据分割的方式，通过切换 shuffle 参数的值（True或False），但这对模型的输出没有产生特定的影响，原因是用于分割的样本数量较少。另外，将图像大小调整为256X256，批量大小调整为64时，训练过程比图像大小为128×128、批量大小为32时慢了很多。256×256图像的训练损失开始学习的时间较晚，可能是因为批量大小翻倍后未能达到预期效果。模型训练了50个周期，但实际上可能不需要这么多周期就能达到较好的效果。该实验主要聚焦于数据的分割和受影响区域的定位。

图像大小	批量大小	训练时间	训练损失情况