최적 합성곱 신경망을 기반으로 한 뇌 종양 탐지

소개: 종양은 오늘날 암의 두 번째로 흔한 원인입니다. 많은 사람들이 암으로 인해 위험에 처해 있습니다. 뇌 종양과 같은 암을 탐지하기 위해 의료 분야에서는 빠르고 자동화된 효율적이며 신뢰할 수 있는 절차가 필요합니다. 목표: 치료의 초기 단계는 탐지에 매우 중요합니다. 정확한 종양 진단이 가능하다면, 의사들은 환자를 위험으로부터 보호할 수 있습니다. 이 프로그램에서는 여러 이미지 처리 알고리즘이 사용됩니다. 방법: 이 방법을 사용하여 수많은 암 환자를 치료하고 그들의 생명을 구합니다. 종양은 통제되지 않고 증식하는 세포의 집합일 뿐입니다. 뇌암 세포의 발생은 건강한 세포와 조직을 위해 예정된 모든 영양소를 소모하여 뇌 기능 장애를 초래합니다. 현재 의사들은 환자의 뇌 종양의 위치와 크기를 확인하기 위해 MRI 이미지를 신체적으로 검토하고 있습니다. 이는 많은 시간을 소요하며 잘못된 종양 탐지로 이어집니다. 결과: 종양은 통제되지 않는 조직의 성장입니다. 전이 학습을 사용하여 뇌암을 탐지할 수 있습니다. 모델이 이미지에서 암의 존재를 예측할 수 있는 능력이 가장 큰 장점입니다. 종양이 존재하면 TRUE를 반환하고, 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다. 결론: 결론적으로, CNN 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 뇌 종양을 식별하는 것은 놀라운 가능성을 보여주었으며 방사선학 분야를 완전히 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.