脑肿瘤分割

资 源 简 介

脑肿瘤分割

详 情 说 明

脑肿瘤分割是医学影像分析中的重要任务，其核心目标是从正常脑组织（包括灰质、白质和脑脊液）中精准区分出肿瘤相关区域。这些异常组织通常可分为三类：活性肿瘤、周围水肿带以及坏死组织。虽然通过医学影像（如MRI）能够直观观察到肿瘤的存在，但要实现精确的自动化分割仍面临多重挑战。

传统方法依赖手工设计特征和阈值分割，但受限于肿瘤形态的多样性和边界模糊性。当前主流方案采用深度学习技术，尤其是基于U-Net等3D卷积神经网络的架构，通过多模态MRI影像（如T1、T1c、T2、FLAIR序列）的联合分析提升分割精度。关键突破点包括处理类别不平衡（正常组织远大于肿瘤区域）、小样本训练（标注数据稀缺）以及多中心数据的泛化能力。

该技术的临床价值体现在两方面：一是辅助医生量化肿瘤体积变化，评估治疗效果；二是为后续的基因分型或生存期预测提供可靠的影像标记物。未来研究方向可能聚焦于半监督学习减少标注依赖，以及结合解剖学先验知识优化分割边界。