Détection de tumeurs cérébrales à l'aide de LSTM

Détection de tumeurs cérébrales à l'aide de LSTM

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Des études récentes ont montré que les modèles d'apprentissage profond sont capables de fournir des avantages significatifs pour l'analyse d'images médicales. Lors de l'utilisation de LSTM pour la détection de tumeurs cérébrales, les données d'entrée séquentielles, telles que les scanners IRM ou les données chronologiques des patients , sont généralement introduites dans le modèle LSTM. Le modèle apprend alors à partir des modèles séquentiels et utilise ces connaissances pour classer la présence ou non d'une tumeur cérébrale. Notre modèle exploite les dépendances tempor...