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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 39 - 42 (4page)
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Brain tumors are potentially life-threatening diseases that need to be diagnosed as soon as possible to be effectively treated. Enhancing patient results and quality of life requires an accurate and timely classification of brain tumors. This research aims to create an advanced deep-learning model that accurately recognizes brain tumors from MRI images. Through data augmentation and optimization strategies, we use CNN and transfer learning capabilities to improve the Xception architecture’s performance. The main objective is to develop a strong and trustworthy model that can distinguish between different kinds of tumors of the brain, including gliomas, meningiomas, pituitary tumors, and no tumors at all. We utilize significant data preprocessing and augmentation techniques to improve model generalization using the Brain Tumor dataset on Kaggle. There are 14133 images in the dataset. To accurately identify the brain tumour MRI images, we used Xception, model and it achieved 99% accuracy. This accomplishment could significantly improve patient outcomes because of its astounding 99% accuracy rate. The model can efficiently classify brain tumors from MRI images, leading to earlier diagnosis and better patient treatment decisions.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Methodology
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
References
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