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

脑肿瘤是由于大脑中正常细胞的脱氧核糖核酸（DNA）出现错误（突变）而引发的。这些突变使得细胞以指数级速度分裂和生长，并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。脑肿瘤一般分为癌症性（恶性）和良性两种类型。肿瘤的生长速度和位置会影响神经系统，例如，一个大但生长缓慢的肿瘤通常比一个小却快速生长的肿瘤危险性低，因此早期检测脑肿瘤至关重要。

目前有多种脑肿瘤分割方法，但大多是传统的手工挑选方法。本文介绍了一种结合模糊 c 均值和 3D 主动轮廓的全自动方法进行肿瘤区域分割，同时利用物联网（IoT）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

CT 扫描速度快，能快速提供器官、组织和骨骼结构的图像；而 MRI 则更擅长捕捉图像。MRI 利用磁场成像，CT 扫描使用 X 射线技术。

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%，主要影响较年轻患者（男性略多于女性），平均发病年龄约为 38 岁。它可分为少突胶质细胞瘤、少突星形细胞瘤和星形细胞瘤三种组织学亚型。这类肿瘤在生物学侵袭性方面存在广泛异质性，导致患者生存时间差异很大。早期生长阶段的肿瘤生物学特征在预测个体总体预后方面起着重要作用。

2.3 IoT 平台

ThingSpeak 是一个著名的基于云的物联网平台，于 2010 年推出，用于支持物联网应用。它允许在云端分析、可视化和聚合实时数据流，能