Modified VGG16 for accurate brain tumor detection in MRI imagery

Brain tumors are one of the most severe medical conditions that require immediate attention and treatment. The early detection of brain tumors is of utmost importance, as it can significantly improve the chances of successfultreatment outcomes and increase the patient's quality of life. This study proposes a novel methodology for the early detection of brain tumors in magnetic resonance imaging (MRI) images using a modified VGG16neural network architecture. The dataset comprises both tumor and non-tumor MRI images collected from Kaggle and has preprocessing techniques appliedto optimize the model's performance. The proposed approach delivers an impressive accuracy rate of 99.08%, demonstrating its efficacy in precise brain tumor detection. This new methodology is expected to aid doctors in accurate diagnosis and treatment planning, thereby helpingto save more livesand improve the quality of life of patients suffering from brain tumors.

---

Guzy mózgu są jednym z najpoważniejszych schorzeń, które wymagają natychmiastowej uwagi i leczenia. Wczesne wykrywanie guzów mózgu ma ogromne znaczenie, ponieważ może znacznie zwiększyć szanse na pomyślne wyniki leczenia i poprawić jakość życia pacjenta. W niniejszym badaniu zaproponowano nowatorską metodologię wczesnego wykrywania guzów mózgu na obrazach rezonansu magnetycznego (MRI) przy użyciu zmodyfikowanej architektury sieci neuronowej VGG16. Zbiór danych obejmuje zarówno obrazy MRI guza, jak i nienowotworowe zebrane z Kaggle i zawiera techniki wstępnego przetwarzania zastosowane w celu optymalizacji wydajności modelu. Zaproponowane podejście zapewnia imponującą dokładność na poziomie 99,08%, wykazując swoją skuteczność w precyzyjnym wykrywaniu guzów mózgu. Oczekuje się, że ta nowa metodologia pomoże lekarzom w dokładnej diagnozie i planowaniu leczenia, pomagając w ten sposób uratować więcej istnień ludzkich i poprawić jakość życia pacjentów cierpiących na guzy mózgu.