9、基于物联网 MRI 扫描的脑肿瘤检测预测模型

基于物联网 MRI 扫描的脑肿瘤检测预测模型

1. 引言

脑肿瘤是由大脑中正常细胞的 DNA 出现错误（突变）引发的。这些突变使细胞以指数级速度分裂和生长，且在健康细胞死亡后仍能存活，最终形成肿瘤。长期暴露在电离辐射下的人群患脑肿瘤的几率较高。脑肿瘤可分为恶性和良性，其生长速度和位置会影响神经系统。例如，大而生长缓慢的肿瘤通常比小而快速生长的肿瘤危险性低，因此早期检测至关重要。

目前脑肿瘤分割方法多为传统手动挑选，本文介绍了结合模糊 c 均值和 3D 主动轮廓的全自动肿瘤区域分割方法。模糊 c 均值是一种软聚类技术，蛇形方法用于识别轮廓，同时利用物联网根据 MRI 预测患者是否需要手术。

2. 相关技术介绍

2.1 MRI 与 CT 扫描对比

扫描类型	成像原理	特点
CT 扫描	X 射线技术	速度快，能快速提供器官、组织和骨骼结构图像
MRI	磁场	成像能力强

2.2 弥漫性低级别胶质瘤（DLGGs）

DLGGs 是弥漫浸润性原发性脑肿瘤，约占原发性脑肿瘤的 15%，患者年龄相对较轻（男性略多于女性），平均年龄约 38 岁。可分为少突胶质细胞瘤、少突星形细胞瘤和