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Deep Learning Approaches-Based Brain Tumor Detection Using MRI Images—A Comprehensive Review

人工智能 脑瘤 深度学习 计算机科学 医学 放射科 病理
作者
S. Santhana Prabha,D. Shanthi
出处
期刊:Lecture notes in networks and systems 卷期号:: 327-336
标识
DOI:10.1007/978-981-99-8451-0_28
摘要

In recent times, deep learning has transfigured the biosphere in all situations. Deep learning is the subdivision of machine learning which has exposed extraordinary fall-outs in each application, particularly in the biomedical area owing to its capability of managing an enormous quantity of data. Its latent capacity has also been used and experienced in brain tumor detection through MRI scan images for active prediction, and it has achieved and shown outstanding performance. The deep learning model for the brain MRI dataset is evaluated through performance metrics such as precision, recall, accuracy, and F-score. This study aims to deliver an interpretative examination of existing research work which majorly deals with the mechanism of brain tumor detection classification. The structure of this review article is formulated by comparing the results of current studies of deep learning techniques in brain tumor prediction and detection that includes the efficiency of different deep learning approaches and discussion about enormous collectively synthetically generated datasets with experimental.
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