12、脑肿瘤图像的语义分割：技术与应用

脑肿瘤图像的语义分割：技术与应用

1. 相关工作

1.1 脑肿瘤治疗方法

在脑肿瘤治疗方面，分水岭分割技术及其在二维和三维图像的边缘检测、对比度和灰度处理中发挥着重要作用。研究人员利用十组数据集对正常和病理患者进行脑肿瘤诊断，先展示四肢、头皮、颅骨和脂肪等结构，再通过模糊分割去除大脑中的无用部分，最后采用基于最大变换的扩展方法进行肿瘤检测。

1.2 现有诊断方法

目前的脑肿瘤诊断方法多样，包括使用朴素贝叶斯方法、K - 均值聚类等。其中，K - 均值聚类用于诊断时可去除脑肿瘤区域，并结合边界识别程序和技术，能达到超过 85%的准确率。此外，还有基于颜色和边缘检测的分割技术，在脑肿瘤区域采用 K - 均值聚类技术进行颜色分割时，会用到背包、高斯算子（如 Canny、Sobel 和 Palladian）等。同时，遗传算法对于聚类、技术和区域增长速度也至关重要。

1.3 脑肿瘤的特点与诊断挑战

脑癌是指大脑组织的异常生长，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，早期诊断较为困难，因为肿瘤难以准确量化。不过，一旦确诊脑肿瘤，及时治疗有望治愈患者。总体而言，磁共振成像（MRI）是检测脑癌的可靠且全面的技术，但当前的诊断方法依赖传统的人工操作，存在误诊的可能性。

1.4 图像技术在脑肿瘤检测中的应用

图像技术在脑肿瘤检测中具有重要应用。图像技术将照片转换为数字格式，然后对其进行操作以创建更优质的图像。本研究聚焦于利用成像技术检测脑癌，引入了一种基于脑 MRI 图像对神经胶质瘤进行自动分割的技术，通过利用分割区域的直方图和像素强度来挑选肿瘤细胞，比传统方法