12、脑肿瘤图像语义分割技术解析

脑肿瘤图像语义分割技术解析

1. 相关工作概述

脑癌作为大脑组织异常生长的疾病，如今脑肿瘤病例呈上升趋势。由于脑肿瘤在早期难以量化，其形状、大小和位置的变化也增加了检查难度。不过，若能及时诊断，患者有望得到有效治疗。MRI 是检测脑癌的可靠且全面的技术，但当前诊断方法多依赖传统人工操作，易出现误诊情况。

目前，已有多种检测脑肿瘤的技术和方法：
- Watershed 分割 ：利用 2D 和 3D 图像进行边缘检测、对比度和灰度处理，用于脑癌治疗。相关研究使用了 10 个数据集，先展示肢体、头皮、颅骨和脂肪，再通过模糊分割去除大脑中的无用部分，最后利用基于最大变换的扩展进行肿瘤检测。
- Naive Bayes 方法 ：结合 K - mean 聚类，通过边界识别程序消除脑肿瘤区域，准确率超 85%。
- 颜色和边缘检测分割技术 ：在脑肿瘤区域提出该技术，使用 K - mean 聚类进行颜色分割时的边缘检测，涉及 Backpack、Gaussian 算子 Canny、Sobel 和 Palladian 等。同时，遗传算法对聚类、技术和区域增长速度至关重要。
- 不对称地图评估法 ：利用 MR 图像中的肿瘤特征评估脑肿瘤，根据肿瘤隔离、位置、形状和强度对阈值和分水岭进行分割。
- 自动分割技术 ：引入基于 MRI 图像对神经胶质瘤进行分类的自动分割技术，利用分割区域的直方图和像素强度挑选肿瘤细胞，效果较好。

2. 脑肿瘤检测的图像处理方法