brain tumer

资 源 简 介

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详 情 说 明

在医学影像分析领域，脑肿瘤检测是计算机辅助诊断的重要研究方向。针对MRI或CT等影像数据，颜色分割技术常被用于区分肿瘤区域与正常组织。

核心挑战在于脑部结构的复杂性： 肿瘤区域可能呈现不均匀的灰度分布 相邻组织边界模糊 影像噪声干扰明显

典型处理流程包括： 预处理阶段采用高斯滤波消除噪声 基于阈值或聚类算法（如K-means）进行初步区域划分 结合形态学操作优化分割边界 最后通过特征提取量化肿瘤尺寸/位置等关键指标

当前研究热点集中在深度学习方法的融合，如U-Net架构能有效学习肿瘤的纹理特征，比传统算法更适应个体差异。不过传统颜色分割仍具有计算效率优势，常作为辅助预处理步骤。