Machine Learning-based Brain Tumor Segmentation: A Comprehensive Review
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يشير تجزئة أورام المخ إلى وظيفة حاسمة في معالجة الصور الطبية. وعلى الرغم من المحاولات الرئيسية الكثيرة والنتائج المرضية في هذا المجال، إلا أن التصنيف والتجزئة المناسبين يظلان وظيفة مهمة. يعد تجزئة الصورة مهمة صعبة في معالجة الصورة. من أجل تحسين كفاءة المعالجة والتحليل والكشف، بدأت المستشفيات بالفعل في استخدام ML. التعلم الالي
ولزيادة سرعة بدء عملية التعافي، يمكن للأطباء الحصول على المساعدة في الكشف في السنوات القليلة الماضية، أظهرت تقنيات التعلم الآلي أداءً مرضيًا في حل مشكلات مختلفة تتعلق برؤية الكمبيوتر مثل التجزئة الدلالية وتصنيف الصور بالإضافة إلى تشخيص الكائنات. تم تطبيق العديد من الأساليب المعتمدة على التعلم الآلي بنجاح على مشكلة تجزئة ورم الدماغ. تعرض هذه الورقة نظرة عامة على تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق الحديثة لتشخيص أمراض الدماغ وتجميعها من صور التصوير بالرنين المغناطيسي. تم اختيار ومناقشة أكثر من 60 دراسة علمية هنا، والتي تغطي الميزات التقنية مثل تصميم بنية الشبكة، والتجزئة.
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.