딥 러닝을 기반으로 한 뇌 종양 인식

뇌 종양은 적절한 치료가 필요한 치명적인 질병으로, 성공적인 치료를 위해 정확하고 시기 적절한 진단이 중요합니다. 딥 러닝(DL)은 뇌 종양 인식의 정확성을 개선하기 위한 강력한 도구로 떠오르며, 훈련 매개변수 및 데이터셋 크기 최적화의 중요성을 강조합니다. 이러한 결과는 정확하고 효율적인 뇌 종양 인식을 위해 DL을 사용하는 것이 가능하다는 것을 보여주며, 이는 환자 결과 개선에 중대한 의미를 가집니다. 정확하고 시기 적절한 진단은 치료 결과를 크게 개선하고 잠재적으로 생명을 구할 수 있습니다. 이 논문은 4000 샘플의 자기 공명 영상(MRI) 데이터셋을 활용하여 컨볼루션 신경망(CNN) 알고리즘을 적용하여 DL이 뇌 종양 인식에 미치는 영향을 조사했습니다. 각 샘플의 크기는 (224×224)입니다. 결과는 데이터셋 크기를 증가시킬수록 성능이 향상되어 모델의 정확성과 일반화가 증가함을 보여줍니다. 또한 훈련 중 에폭 수를 늘리면 정확성이 향상되며, DL 모델에 대해 60 에폭을 선택했을 때 97.28%의 정확성을 달성했습니다.