La detección automatizada de anomalías cerebrales es de suma importancia para el diagnóstico clínico. En las últimas décadas se han presentado numerosos métodos. En este artículo, proponemos un novedoso sistema híbrido para clasificar una imagen de resonancia magnética cerebral dada como normal o anormal. El método propuesto primero empleó la transformada wavelet digital para extraer características y luego utilizó el análisis de componentes principales (PCA) para reducir el espacio de características. Posteriormente, construimos una máquina de vectores de soporte con núcleo RBF (KSVM) utilizando la optimización por enjambre de partículas (PSO) para optimizar los parámetros y . Se utilizó validación cruzada de cinco pliegues para evitar el sobreajuste. En el procedimiento experimental, creamos un conjunto de datos de 90 imágenes descargadas del sitio web de la Escuela de Medicina de Harvard. Las imágenes anormales de resonancia magnética cerebral incluyen las siguientes enfermedades: glioma, adenocarcinoma metastásico, carcinoma broncogénico metastás
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