12、脑肿瘤图像的语义分割：方法与分析

脑肿瘤图像的语义分割：方法与分析

1. 相关工作

脑癌的治疗中，分水岭分割及其在二维和三维图像边缘检测、对比度和灰度处理方面的应用十分关键。在十组数据集中，有研究针对正常和病理患者的脑肿瘤诊断进行了实验。该研究先展示了四肢、头皮、颅骨和脂肪等结构，随后通过模糊分割去除大脑中的无用部分，再利用基于最大变换的扩展方法进行肿瘤检测。具体而言，首先提出了脑肿瘤诊断和特征提取的结构模型，接着使用分类器对脑部 MRI 肿瘤进行诊断，其中包括朴素贝叶斯方法。在诊断过程中，采用 K - 均值聚类来消除脑肿瘤区域，并运用边界识别程序和技术，最终实现了超过 85% 的准确率。

此外，还提出了一种在脑肿瘤区域进行颜色和边缘检测的分割技术。在颜色分割过程中，使用 K - 均值聚类技术进行边缘检测，涉及到背包、高斯算子（如 Canny、Sobel 和 Palladian）。遗传算法对于聚类、技术和区域增长速度也起着关键作用。有研究提出使用非对称图来评估脑肿瘤，该技术利用 MR 图像中的肿瘤特征，通过肿瘤隔离的规模、位置、形状和强度对阈值和分水岭进行分割。首先将图像转换为二进制表示，然后利用形态学变换技术分离肿瘤区域。

脑癌是指大脑中组织的异常生长，如今脑肿瘤病例呈上升趋势。由于脑肿瘤的形状、大小和位置不断变化，早期诊断十分困难，因为肿瘤难以被准确量化。不过，一旦确诊脑肿瘤，及时进行适当治疗有望治愈患者。MRI 是检测脑癌的可靠且全面的技术，但目前的诊断方法依赖传统的人工操作，存在误诊的可能性。现在，用于检测肿瘤及其行为的工具和程序已广泛应用，图像处理技术可以将照片转换为数字格式，并对其进行操作以获得更清晰的图像。本研究将重点关注利用成像技术检测脑癌。

脑肿瘤细胞会导致肿瘤和脑癌，在死亡