26、利用深度学习进行神经胶质瘤的分割与检测

最新推荐文章于 2025-12-10 16:17:09 发布
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分类专栏： 智能系统与计算前沿 文章标签： 深度学习 神经胶质瘤 MRI
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利用深度学习进行神经胶质瘤的分割与检测

1. 引言

近年来，随着现代系统计算能力的显著提升，以及医学图像处理领域对更复杂方法需求的增加，医学图像处理日益受到关注。同时，疾病数量的快速增长也使得医学诊断需要更准确、无差错的方法，以辅助医生进行疾病治疗。神经胶质瘤就是一种检测难度较大的疾病。

神经胶质瘤是一种脑部肿瘤，也可能出现在脊髓，但更多见于脑部。它会影响大脑的正常功能，最终可能导致痛苦的死亡。虽然其确切病因尚不清楚，但医学专业人员会进行诊断和治疗。目前，经验丰富的放射科医生需要花费大量时间查看症状和MRI扫描来诊断和检测神经胶质瘤。这种手动诊断方式不仅粗糙，还高度依赖医疗人员的专业知识。

当前神经胶质瘤的诊断方法是利用磁共振成像（MRI）技术获取脑部图像，然后由医疗专业人员手动检查MRI切片。医生需要逐片查看以确定神经胶质瘤的存在并定位肿瘤区域，随后对肿瘤的特征和大小进行全面研究，以便进行治疗。

MRI是一种广泛用于诊断人体内部疾病的成像技术。它通过在强磁场中激发水分子，并使用传感器绘制其活动来工作。为了可视化感兴趣的区域，可以进行四种关键类型的MRI序列，包括T1、T1 - CE（对比增强）、T2和液体衰减反转恢复（FLAIR）。每种扫描在表示人体内部部分（如脑脊液、灰质和颅骨）的方式上有所不同。

进入21世纪，计算机变得更快速、精确和智能，其应用领域不断扩大，计算算法也得到了显著改进。机器学习领域的发展催生了许多算法，而深度学习作为机器学习的一个子集，旨在模仿人类大脑在计算机中的功能。深度学习中的各种算法已被证明在解决现实世界问题方面具有适用性。

2. 文献综述

对超过二十五篇使用不同方法进

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13、使用深度学习自动进行脑肿瘤分割
salt的博客
06-20 73
本文详细介绍了如何使用深度学习技术实现脑肿瘤的自动化分割，包括技术背景、具体方法（如U-Net模型）、实验结果以及未来的研究方向。文章探讨了深度学习在脑肿瘤分割中的优势及挑战，并提出了优化模型和临床应用的建议，为相关研究提供了参考。
59、手部分割与胶质瘤分级的深度学习方法研究
ujm5678901的博客
09-15 26
本文研究了两种创新的深度学习方法：PSU-Net用于复杂背景下的手部分割，通过引入PSPP和GAF模块及改进损失函数显著提升了分割精度；HTNet用于胶质瘤分级，融合放射组学特征与任务增强机制，提高了模型对不同MRI序列的泛化能力。实验表明，两种方法在各自任务中均优于现有模型，具有良好的应用前景，未来可进一步优化网络结构并拓展至多模态数据融合方向。
文献速递：深度学习胶质瘤诊断---使用深度学习在 MRI 图像中进行低级别胶质瘤的脑肿瘤分割和分级
weixin_38594676的博客
04-18 1281
此外，鉴于分割的 Dice 相似系数（DSC）平均值为 0.84，肿瘤检测准确率为 0.92，以及图像和患者层面上的肿瘤分级准确率分别为 0.89 和 0.95，所提出的方法显示了作为一种非侵入性工具用于 LGG 肿瘤特征化的前景。图 4. 展示来自测试数据集的样本，其中FLAIR图像的热图突出显示了肿瘤区域，以及FLAIR图像与肿瘤掩模轮廓的叠加图（红色 - 手工分割，绿色 - 模型分割）对应于DSC值（A）和（B）低于、（C）和（D）接近以及（E）和（F）高于模型DSC平均值（0.84）。
46、基于深度学习的脑部肿瘤检测方法研究
q9r0s的博客
07-28 53
本研究提出了一种基于深度学习的脑部肿瘤检测方法，利用定制化的卷积神经网络（CNN）模型对脑部MRI图像进行分类和检测。通过在Kaggle数据集D1和D2上进行实验，并采用数据预处理、数据增强和10折交叉验证技术，模型在验证集上分别取得了平均99.22%和99.43%的准确率。研究结果表明，该方法在脑部肿瘤分类任务中具有优异的性能，并与其他先进技术进行了对比验证其优越性。未来研究将关注模型性能优化、肿瘤分割扩展及临床应用验证。
11、基于深度学习神经网络的脑肿瘤分割与生存预测
qqq44的博客
06-28 84
本博客介绍了基于深度学习神经网络的脑肿瘤分割与生存预测研究。通过比较DeepMedic和3D U-Net两种3D卷积神经网络在多模态MRI数据上的分割性能，结果显示3D U-Net在骰子系数和豪斯多夫距离等指标上表现更优。进一步地，从分割结果中提取形状与纹理特征，并结合临床数据（如年龄、切除状态）构建线性回归模型，显著提升了对高级别胶质瘤患者生存期的预测准确性。研究还探讨了数据预处理流程、模型结构优势及临床应用前景，提出了未来改进方向，包括提升模型解释性、扩大数据多样性及加强临床验证，以推动该技术在精准医疗
2、利用深度学习技术进行人类癌症早期检测与诊断的当代趋势
numpy6sculptor的博客
09-18 45
本文综述了深度学习技术在人类癌症早期检测与诊断中的当代趋势。文章介绍了常见癌症类型及其症状与诊断工具，重点探讨了人工神经网络（ANNs）和卷积神经网络（CNNs）在癌症诊断中的架构与应用。针对脑癌、乳腺癌、肺癌、白血病、淋巴瘤、骨髓瘤、前列腺癌、卵巢癌、结直肠癌和皮肤癌，总结了各类癌症中使用的深度学习模型、输入数据类型及分类准确率。同时，分析了深度学习在癌症诊断中的优势，如强大的特征提取能力、处理非结构化数据的能力，也指出了面临的挑战，包括数据质量、模型解释性差和计算资源需求大等问题。最后展望了未来发展方向
[深度学习论文笔记]CANet: Context Aware Network for Brain Glioma Segmentation 用于脑胶质瘤分割的上下文感知网络
Slientsake的博客
12-06 3336
[深度学习论文笔记]CANet: Context Aware Network for Brain Glioma Segmentation CANet：用于脑胶质瘤分割的上下文感知网络 Published in: IEEE Transactions on Medical Imaging 论文：https://arxiv.org/abs/2007.07788 代码：https://github.com/ZhihuaLiuEd/canetbrats 摘要：     &nbs
11、基于深度神经网络的MRI肿瘤状况预测：图像分割方法
cola5的博客
09-23 28
本文提出了一种基于级联图像分割卷积神经网络（CIScnn）的MRI肿瘤预测方法，结合深度学习与医学图像处理技术，实现对肾脏和脑部肿瘤的高效语义分割。研究采用KiTS’19和BRATS’2014公开数据集，通过数据预处理、补丁提取、数据增强及三重交叉验证等策略提升模型性能。CNN模型引入Xavier初始化、Leaky ReLU激活函数、批量归一化与dropout正则化，并使用Dice系数、Jaccard系数、Tversky损失等多指标评估分割效果。实验结果显示，肾脏肿瘤分割Dice系数达95%，脑肿瘤预测准确
[深度学习]胶质瘤病灶分割技术文档
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07-21 3878
[深度学习]胶质瘤病灶分割技术文档（不断更新） 参考： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42338058/article/details/84190420（python中用于读取医学图像的常用库） https://imageio.readthedocs.io/en/stable/userapi.html （imageioAPI， 用于nii转化为jpg） 1....
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08-18
本文提出了一种结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割方法，有效地提高了脑胶质瘤磁共振图像分割的准确性和鲁棒性。 首先，本文使用了小波融合技术对脑胶质瘤磁共振图像的四种不同模态（T1、T1ce、T2、Flair）...
使用卷积神经网路分割神经胶质瘤肿瘤.pdf
04-02
根据给定文件内容，以下是对文档中提出的使用卷积神经网络（CNN）分割神经胶质瘤肿瘤的研究知识点的详细说明。 ### 1. 神经胶质瘤和脑肿瘤的基本概念 文档开篇提到了脑肿瘤的异常细胞发展导致脑内肿瘤的形成，这是...
深度学习方法：卷积神经网络在神经胶质瘤分割中的应用
"这篇研究文章探讨了如何使用...该研究展示了如何结合传统图像处理技术（如DWT和GLCM）与深度学习（CNN）来改进神经胶质瘤的检测和分割。这样的方法对于临床实践有显著的潜在价值，特别是在早期发现和治疗脑肿瘤方面。
深度学习1.4-pytorch安装
诚朴勇毅
12-05 155
PyTorch 官方提供了几种安装方法，可以通过 pip 或 conda 进行安装。
【人机深度学习相关会议】2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议
最新发布
weixin_73242859的博客
12-10 430
2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议（HNNDL2026）将于1月9-11日在中国上海举办。会议聚焦人机交互、神经网络与深度学习领域的前沿研究，设有主题报告、口头报告、海报展示等环节。投稿论文需为英文原创，不少于8页，经审稿后由ACM出版并提交EI/Scopus检索。参会形式包括口头演讲、海报展示或听众参会。会议旨在促进学术交流与合作，推动智能科技发展。投稿审稿周期约1周，欢迎相关领域学者踊跃参与。
深度学习与机器学习的3个关键区别
dream_it_come_in的博客
12-05 1155
在人工智能的浪潮中，“机器学习” 和 “深度学习” 是两个高频出现却常被混淆的概念。很多人误以为深度学习是机器学习的 “升级版”，但实际上二者在技术逻辑、适用场景和核心能力上存在本质区别。今天我们就从三个核心维度，拆解它们的关键差异，帮你快速理清 AI 技术的底层逻辑。
Transformer 能否取代 CNN？图像去噪中的新范式探索
dream_it_come_in的博客
12-08 916
引言：一场视觉任务的范式之争自 2017 年 Transformer 诞生以来，这场最初为自然语言处理设计的架构，正以不可阻挡的势头冲击计算机视觉领域。从 ViT 打破 CNN 在图像分类的垄断，到 Swin Transformer 横扫分割、检测任务，“Transformer 能否取代 CNN” 成为业界持续争论的焦点。而在图像去噪这一基础任务中，这一争论更具现实意义 ——CNN 凭借局部建模优势长期占据主导，Transformer 则以全局注意力机制带来新可能。
python+django/flask+vue基于深度学习的图书推荐系统
Q_Q511008285的博客
12-10 453
随着互联网的普及和电子商务的发展，线上图书销售平台越来越多，用户在选择图书时面临海量数据的选择困难。传统的图书推荐方式，如书店的畅销书榜单、图书馆的分类推荐等，已经难以满足用户个性化、精准化的阅读需求。因此，开发一个基于django/flask和深度学习的图书推荐系统显得尤为重要。
【风电功率预测服务】如何让风电场 nRMSE 再降 1%？——基于多源气象 + 深度学习的实战方案
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-09 123
风电功率预测精度提升1%可带来显著经济效益。针对现有预测系统瓶颈，提出"多源气象+深度学习"的残差修正方案：通过融合多模式气象数据和SCADA信息，采用STL/VMD分解将误差拆分为多尺度分量，分别用Informer处理长期天气趋势、CNN-BiLSTM处理短期波动。实践表明，该方法可使200MW风电场nRMSE降低1-1.5个百分点，年节省考核费用达数十万元。该方案可作为预测服务提供，在不推翻现有系统基础上实现精度突破。
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2）
renjt01的博客
12-05 166
卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（2） 四、池化层 五、全连接层 六、输出层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
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