Recent studies have shown that deep learning models are capable of providing significant benefits for medical image analysis. When using LSTM for brain tumor detection, you would typically feed the sequential input data, such as MRI scans or patient time series data, into the LSTM model. The model would then learn from the sequential patterns and use that knowledge to classify whether a brain tumor is present or not. Our model leverages the temporal dependencies in medical imaging data to improve accuracy and robustness in tumor detection. The LSTM model performs better than traditional...

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...

Jüngste Studien haben gezeigt, dass Deep-Learning-Modelle in der Lage sind, erhebliche Vorteile für die medizinische Bildanalyse zu bieten. Bei der Verwendung von LSTM für die Erkennung von Hirntumoren werden dem LSTM-Modell in der Regel sequenzielle Eingabedaten wie MRT-Scans oder Zeitreihendaten von Patienten zugeführt . Das Modell würde dann aus den sequenziellen Mustern lernen und dieses Wissen nutzen, um zu klassifizieren, ob ein Hirntumor vorhanden ist oder nicht. Unser Modell nutzt die zeitlichen Abhängigkeiten in medizinischen Bildgebungsdaten, um die Genauigkeit und Robustheit...