基于Spinal-QDCNN模型的MRI图像脑肿瘤精准检测新方法

为解决传统脑肿瘤检测方法精度不足和架构低效的问题，研究人员开发了融合量子扩张卷积神经网络(QDCNN)与SpinalNet的Spinal-QDCNN模型。通过RoI提取、阈值化增强、对抗投影网络(PAN)分割等创新技术，结合Gabor小波和梯度二值模式(GBP)特征提取，最终实现86.356%的检测准确率，为早期诊断提供新方案。

　　

当脑细胞发生异常增殖形成肿瘤时，传统检测方法往往难以捕捉细微病变。这项研究创新性地将量子扩张卷积神经网络(Quantum Dilated CNN, QDCNN)与SpinalNet架构融合，打造出Spinal-QDCNN检测系统。技术路线堪称精妙：首先通过感兴趣区域(RoI)提取锁定目标，采用阈值变换增强图像对比度，再借助投影对抗网络(Projective Adversarial Networks, PAN)实现精准分割。数据增强阶段更是玩出花样——随机擦除、镜像翻转、尺寸调整轮番上阵。特征提取环节则像"八宝箱"般丰富：平均对比度、峰度偏度等统计特征，Gabor小波特征，还有离散小波变换(DWT)与梯度二值模式(GBP)的强强联合。最终这套"组合拳"打出漂亮数据：86.356%的准确率、87.37%的灵敏度、88.357%的特异性，为脑肿瘤早期诊断树立了新标杆。