70、医学影像处理：脑肿瘤检测与水下图像增强技术

医学影像处理：脑肿瘤检测与水下图像增强技术

脑肿瘤检测技术

在医学影像领域，磁共振成像（MRI）是应用最广泛的技术之一，尤其在脑肿瘤治疗方面。由于它能生成具有高纵向和对比度分辨率的高质量图像，因此在脑肿瘤的诊断和治疗中具有重要作用。然而，在诊断胶质瘤时，多模态磁共振扫描图像更为常用，因为胶质瘤具有多个复杂的肿瘤区域，且往往在晚期才被发现，这也导致脑肿瘤患者的死亡率不断上升。

传统的手动分割方法存在诸多问题，不仅容易产生错误结果，还会导致精确分割的延迟，且该过程只有专业的神经放射科医生才能完成，包括识别肿瘤区域及其边界。随着年龄的增长，脑肿瘤的发病率也会增加，因此早期检测肿瘤在当今显得尤为重要。

在医学影像中，MRI技术被广泛认为是诊断脑肿瘤（无论是恶性还是良性）的黄金标准。但为了更准确地分割和识别图像中的肿瘤位置和区域，通常需要使用自动化方法和算法对MR扫描图像进行进一步分析。

目前提出的脑肿瘤分割方法中，基于经典图像处理和机器学习的技术并非最优。随着人工智能的发展，医学影像领域出现了许多算法，其主要目标是通过算法发现训练数据中的内在模式。因此，基于深度学习的脑肿瘤分割算法成为了研究热点。一些研究强调使用支持向量机（SVM）分类器进行更精确的分类，而另一些研究则侧重于创建受生物神经网络启发的多层感知器进行分类。此外，近期的研究还强调了结合多种方法以实现数据的正确分类，因此深度学习算法与多层支持向量机分类器技术相结合的方法应运而生。

下面介绍一种卷积神经网络（CNN）与多支持向量机（SVM）算法集成的系统，该系统主要包括以下五个不同的模块：
1. 图像采集 ：从数据集中导入MRI扫描图像，这些图