Brain tumor classification: A comparative analysis of deep learning techniques and impact of augmentation approaches on T1-CE MRI scans
Cet article présente une analyse comparative de sept modèles d'apprentissage profond pré-entraînés sur des scanners IRM T1-CE pour la classification des tumeurs cérébrales, démontrant que VGG-16 atteint la précision la plus élevée (92,45 %) lorsqu'il est entraîné avec diverses techniques d'augmentation et optimiseurs, tout en utilisant Grad-CAM pour améliorer l'interprétabilité du modèle.