换一批摘要脑肿瘤作为一组在人脑内部或周围异常增殖的组织,其生长可能导致严重的神经功能障碍,对患者的生活质量和生命安全构成重大威胁.因此,准确地对脑肿瘤进行分类,对于制订针对性的治疗方案和评估患者的预后情况具有至关重要的意义.近年来,深度学习技术的迅猛发展为医学影像分析领域开辟了新的途径,深度残差网络(ResNet)及其衍生变体在图像分类任务中展现出了卓越的性能,为脑肿瘤MRI分类带来了新的突破.本文深入探讨了基于深度残差网络的网络模型在脑肿瘤MRI分类中的优化策略,首先介绍了深度残差网络的发展,随后详细地分析了当前深度残差网络及其衍生变体在脑肿瘤磁共振图像上的应用.最后,指出了该领域目前面临的挑战,并对未来的研究方向进行了展望,旨在为相关研究提供全面的参考和思路,推动深度残差网络在脑肿瘤MRI分类中的进一步发展和应用,从而提高脑肿瘤诊断的准确性和效率,为临床治疗提供更有力的支持.
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关键词
深度残差网络脑肿瘤磁共振成像图像分类注意力机制迁移学习deep residual networkbrain tumormagnetic resonance imagingimage classificationattentional mechanismstransfer learning
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DOI
10.12015/issn.1674-8034.2025.03.024
发布时间
2025-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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