Description

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 methods, as shown by our results. This results in high accuracy and valuable insights into the detected tumor region. Further, we explore the interpretability of LSTMs and the potential integration with clinical information for improved diagnosis and planning. LangueenVersionBrochéDate de sortie initiale22 juillet 2025Nombre de pages84

Personnes impliquées

Auteur principal

A Sai Suneel

Deuxième auteur

V. Saraswathi Bai

Editeur principal

Lap Lambert Academic Publishing

Informations sur le fabricant

Nom du fabricant[email protected]Adresse électronique du fabricant[email protected]Informations sur le fabricantLes autres informations du fabricant ne sont actuellement pas disponibles

Autres spécifications

Hauteur de l’emballage5 mmHauteur du produit5 mmLargeur d’emballage152 mmLargeur du produit152 mmLongueur d’emballage229 mmLongueur du produit229 mmPoids de l’emballage122 g

EAN

EAN9786208063986

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Langue

Anglais

Type de livre

Paperback