Brain Tumour Detection on BraTS 2020 Using U-Net

计算机科学 人工智能 深度学习 个性化 图像(数学) 机器学习 模式识别(心理学) 脑瘤 万维网 病理 医学
作者
BharathSimhaReddy Maram,Pooja Rana
标识
DOI:10.1109/icrito51393.2021.9596530
摘要

Main objective of this framework is to build a efficient deep learning model to detect the brain tumor. In this paper, the framework mainly focuses on the detection of brain tumor MRI images from the BraTS2020 dataset which is a part of the MICCAI BraTS2020 challenge, using U-Net architecture which is suitable for quick and accurate image classification and achieved a training accuracy of 98.485%. When compared to other architectures on BraTs2020 dataset, U-Net architecure with customization provides better results.
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