41、基于深度特征融合的有效脑肿瘤检测与分类方法

基于深度特征融合的有效脑肿瘤检测与分类方法

1. 引言

脑肿瘤是一种严重的医学病症，由颅骨内细胞异常生长引发。它大致可分为原发性肿瘤和继发性肿瘤两类。原发性肿瘤约占病例的 70%，源于大脑组织；而继发性肿瘤则先在其他器官（如肺、肾或乳房）出现，再扩散至大脑。脑肿瘤中常见的类型有胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤。胶质瘤由构成大脑 80%的神经胶质细胞异常扩张所致，在所有原发性肿瘤中死亡率最高；脑膜瘤生长于大脑的保护膜——脑膜脊髓；垂体瘤则生长在垂体腺内，虽通常为良性，但可能导致激素异常和长期视力问题。

早期准确诊断脑肿瘤对于患者的健康至关重要。常用的脑肿瘤诊断医学成像技术包括超声、磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。其中，MRI 是一种广泛使用的非侵入性成像方法，避免了 X 射线中有害电离辐射的使用，还能提供多种图像类型（如 FLAIR、T1 和 T2），实现对软组织的高质量成像。然而，专家分析和理解 MRI 切片需要丰富的经验，过程耗时且易出错。因此，利用计算机辅助诊断（CAD）系统对脑 MRI 扫描进行自动分类和诊断，可减轻放射科医生和医疗专业人员的负担。

脑肿瘤的分类可采用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。基于 ML 的系统通常需要手动提取特征和分割，这不仅耗时费力，还容易出错，且在处理大型数据库时性能不稳定。相比之下，基于 DL 的技术能自动完成这些任务，在医学图像解释方面表现出色。卷积神经网络（CNNs）因其可靠的性能和权重共享架构，常被用于分析医学图像，能自动从训练样本中提取局部和全局特征。

不过，仅依靠单一的深度学习模型进行脑肿瘤分类存在一定局限性，难以有效捕捉肿瘤的复杂性和多样性，可能出现泛化困难、过拟合以及遗漏重要特征等问题。为解决这些挑