一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统

本发明公开了一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，包括：数据预处理模块、脑CT图像分类神经网络构建模块、脑瘤CT图像分类神经网络训练模块、以及脑瘤CT图像分类输出模块。本发明采用了先进的数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等操作。这些操作通过模拟不同的图像变换，提高了模型对图像变换的适应性。模型专门针对脑瘤CT图像的自动化分类进行了优化。通过引入残差连接，模型能够有效缓解深层网络中的梯度消失问题，而混合注意力机制则增强了对图像全局依赖关系的捕捉能力。与传统CNN模型相比，本发明的系统能够更准确地提取局部特征和全局特征，显著提高了脑瘤CT图像的分类准确性。