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Título: Brain Tumor Detection Using Magnetic Resonance Images Through Convolutional Neural Networks
Autor: URIEL CALDERON URIBE
ID del Autor: info:eu-repo/dai/mx/cvu/781331
Resumen: Nowadays, brain tumor classification is a crucial task for neurologists and radiologists. However, manually detecting brain tumors from magnetic resonance imaging (MRI) can be challenging and prone to errors. This study proposes a method using neural networks to detect brain tumors. This study uses a subset of the BRATS 2018 dataset that contains 1,992 brain MRI scans. The proposed model achieves an accuracyof 97% in the test set making it a tool for medical experts.
Fecha de publicación: 10-ene-2024
Editorial: Universidad de Guanajuato
Licencia: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
URI: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/10480
Idioma: eng
Aparece en las colecciones:Revista Jóvenes en la Ciencia

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