本文探讨了放射线学和多层感知器（MLP）的应用，以改善使用MRI扫描的脑肿瘤检测和分类。放射线学提取了来自MRI图像中感兴趣区域的定量特征（形状，纹理，统计特性），提供了一个比单独进行分析的更丰富的数据集。然后，这些功能用于训练MLP（一种神经网络），以将扫描分类为包含肿瘤（“是”）或不（“否”）。
关键学习点：
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手工制作的具有放射线学的特征提取：本文详细介绍了提取放射线特征的过程，强调了它们在捕获复杂肿瘤特征中的作用，在视觉分析中不易明显。
- MRI扫描分析增强：放射素学显着提高了MRI扫描中肿瘤检测和分类的速度和准确性。
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多类分类：提取的特征被用来将脑扫描分为不同的类别（在这种情况下，存在或不存在肿瘤）。
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用于分类的MLP：本文演示了基于提取的放射线特征的MLP用于鲁棒分类的使用。
方法论概述：
该研究利用了Kaggle的脑瘤数据集。该过程涉及：
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数据准备：加载图像并创建二进制掩码以定义感兴趣的区域（ROI）以进行特征提取。
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特征提取：采用墨拉哥库库从蒙面的ROI中提取广泛的放射线特征。
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数据预处理：清洁和标准化提取的功能，处理缺失值以及为MLP准备数据。这包括将分类标签（“是”/“否”）转换为数值表示（1/0）。
- MLP型号培训：使用Pytorch建造和培训两层的MLP。该模型是使用ADAM优化器和交叉渗透损失函数训练的。辍学正规化用于防止过度拟合。
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模型评估：使用精确度作为评估度量，评估训练有素的MLP在持有测试集上的性能。绘制损失曲线以可视化训练过程。
结果和结论：
受过训练的MLP在测试数据集上达到了高精度（94.50％），证明了放射线组织组合和MLP方法在脑肿瘤分类中的有效性。文章得出的结论是，这种方法在诊断效率和准确性方面有了显着提高，可以帮助医疗保健专业人员做出更快，更明智的决定。
（注意：根据要求包含图像，维护其原始格式和位置。为简洁起见，省略了代码段，但总结了核心步骤和结果。）
以上是使用放射线学和MLP对MRI扫描进行分类的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
