뇌종양 분류를 위한 확률적 신경망

이 논문에서는 이미지 및 데이터 처리 기술을 적용한 확률적 신경망을 사용하여 자동화된 뇌종양 분류를 구현하였다. 의료 공명 뇌 이미지 분류 및 종양 발견을 위한 전통적인 방법은 사람의 검사를 통해 이루어진다. 작업자 보조 분류 방법은 대량의 데이터에 대해 비현실적이며 재현할 수 없다. 의료 공명 이미지는 작업자 성과로 인해 발생하는 잡음을 포함하고 있으며, 이는 심각한 분류 부정확성을 초래할 수 있다. 순간적인 인공지능 기술, 신경망 및 퍼지 논리의 사용은 이 분야에서 큰 잠재력을 보여주었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 목적을 위해 확률적 신경망을 적용하였다. 의사 결정은 주성분 분석을 통한 특징 추출과 확률적 신경망(PNN)을 이용하여 두 단계로 수행되었다. PNN 분류기의 성능은 훈련 성능 및 분류 정확도 측면에서 평가되었다. 확률적 신경망은 빠르고 정확한 분류를 제공하며, 종양 분류를 위한 유망한 도구이다.