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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Brain Tumor Detection Using Deep Neural Network

verfasst von : Rajshree B. More, Swati. A. Bhisikar

Erschienen in: Techno-Societal 2020

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Brain tumor identification is an essential task for assessing the tumors and its classification based on the size of tumor. There are various types of imaging strategies such as X-rays, MRI, CT-scan used to recognize brain tumors. Computed Tomography (CT) scan images are used for in this work for Brain tumor Image Identification. CT-scan images are used, because as it gives size, shape and blood vessels detailing and is non-invasive technique. CT-scan is commonly utilized because of the superior quality of image. Deep learning (DL) is the most recent technology which gives higher efficiency results in recognition, classification. In this paper, the model is developed by using Convolution neural network to detect the tumor of brain image from a dataset from Kaggle. The dataset contains near about 1000 images. Tumor is identified by image processing algorithm using CNN, time complexity is 90 m sec, and the accuracy of the present system is 97.87%.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Brain Tumor Detection Using Deep Neural Network
verfasst von
Rajshree B. More
Swati. A. Bhisikar
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-69921-5_9

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.