深度学习100例 | 第35天：脑肿瘤识别

大家好，我是『K同学啊』！

今天我将带大家探索一下深度学习在医学领域的应用–脑肿瘤识别，脑肿瘤也称为颅内肿瘤，是颅内占位性病变的主要疾病，在儿童易患的恶性病变中仅次于白血病，位于第二位。有数据表明，我国每年新增儿童脑瘤患者7000～8000名，其中70%～80%的患儿肿瘤呈恶性。由于脑肿瘤患者年龄越小，发病速度越快，肿瘤恶性程度越高，所以早期发现。治疗成为降低疾病危害的重要方式之一。

这次我们一共用到了253张脑部扫描图片数据，其中患有脑肿瘤的患者脑部扫描图片155张，正常人的脑部扫描图片98张。使用的算法为MobileNetV2，最后的识别准确率是90.0%，AUC值为0.869。

本次的重点： 相对于《深度学习100例》以往的案例，本次我们将加入AUC评价指标来评估脑肿瘤识别的识别效果，AUC（Area under the Curve of ROC）是ROC曲线下方的面积，是判断二分类预测模型优劣的标准。

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