BrainView: A Cloud-based Deep Learning System for Brain Image Segmentation, Tumor Detection and Visualization

doi:10.1016/j.bj.2025.100871

2025-05-21

Partho Ghose

Hasan M. Jamil

DOI：10.1016/j.bj.2025.100871

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摘要

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• 我们引入了一个基于迁移学习的深度学习网络，旨在辅助对脑肿瘤患者进行快速准确的诊断，采用了单一的迁移学习方法。 • 在我们的研究中，我们集成了前沿的基于GradCAM的模型解释技术。这一复杂算法使我们能够有效定位脑部扫描中的肿瘤区域，为临床医生和放射科医师提供宝贵的见解。 • 此外，我们介绍了一个结合U-Net和预训练EfficientNet7的肿瘤分割系统，以提升分割结果。 • 我们通过10折交叉验证和留一患者交叉验证（LOPO）对BrainView进行了严格评估，以确保其鲁棒性。 • 最后，为了弥合技术创新与临床实践之间的差距，我们开发了一个实用且易于访问的基于云的框架，我们相信它赋予医疗专业人员诊断能力，并改善患者预后。

Keyword:

Brain Tumor

Deep Learning

Image Classification

Image Segmentation

Magnetic Resonance Images (MRI)

AI总结

对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。

期刊

Biomedical Journal

IF:

4.4

论文数:

944

被引数:

3.2K

机构

university of idaho

学者数:

5.1K

论文数: 4.6K

被引数: 0

m university

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被引数: 1

引用论文

A Robust Approach for Brain Tumor Detection in Magnetic Resonance Images Using Finetuned EfficientNet 使用Finetuned EfficientNet在磁共振图像中检测脑肿瘤的稳健方法

IEEE ACCESS

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National Brain Tumour Registry of China (NBTRC) statistical report of primary brain tumours diagnosed in China in years 2019-2020

LANCET REGIONAL HEALTH-WESTERN PACIFIC

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The Longitudinal Imaging Tracker (BrICS-LIT):A Cloud Platform for Monitoring Treatment Response in Glioblastoma Patients 纵向成像追踪器（BrICS-LIT）：用于监测胶质母细胞瘤患者治疗反应的云平台

Tomography

IF0

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EfficientNet family U-Net models for deep learning semantic segmentation of kidney tumors on CT images

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