换一批深度学习在多模态MRI脑肿瘤分割领域的研究进展
Research Progress of Deep Learning in the Field of Multimodal MRI Brain Tumor Segmentation
摘要脑肿瘤是由脑组织细胞异常生长引起的病变,对人类生命构成重大威胁.磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一种典型的非侵入式成像技术,可以产生高分辨率、无损伤和无颅骨伪影的脑影像.随着生物医学技术的不断发展,利用MRI技术进行脑肿瘤的诊断和治疗已成为提高患者生存率和降低计算成本的主要技术手段.而目前多模态MRI脑肿瘤精准分割存在技术瓶颈,传统方法依赖人工特征,效率低且受主观影响.深度学习凭自动特征提取突破局限,推动分割自动化精准化.本文综述了U-Net、Transformer、分割一切模型3类深度学习模型的技术原理、应用效果及局限性,最后分析当前研究面临的挑战并展望未来方向,以期为医学影像分析领域的研究人员和临床医师提供借鉴,提高脑肿瘤诊断的准确度和效率.
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关键词
磁共振成像(MRI)脑肿瘤多模态MRI图像分割深度学习U-NetTransformer分割一切模型(SAM)magnetic resonance imaging(MRI)brain tumormultimodal MRIimage segmentationdeep learningU-NetTransformersegment anything model(SAM)
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DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.20241898
发布时间
2025-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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