MRI脑肿瘤图像分割研究进展及挑战

摘要：

脑肿瘤分割是医学图像处理中的一项重要内容,其目的是辅助医生做出准确的诊断和治疗,在临床脑部医学领域具有重要的实用价值.核磁共振成像(MRI)是临床医生研究脑部组织结构的主要影像学工具,为了使更多研究者对MRI脑肿瘤图像分割理论及其发展进行探索,本文对该领域研究现状进行综述.首先总结了用于MRI脑肿瘤图像分割的方法,并对现有方法进行了分类,即分为监督分割和非监督分割;然后重点综述了基于深度学习的脑肿瘤分割方法,在研究其关键技术基础上归纳了优化策略;最后介绍了脑肿瘤分割(BraTS)挑战,并结合挑战中所用方法展望了脑肿瘤分割领域未来的发展趋势.MRI脑肿瘤图像分割领域的研究已经取得了一些显著进展,尤其是深度学习的发展为该领域的研究提供了新的思路.但由于脑肿瘤在大小、形状和位置方面的高度变化,以及脑肿瘤图像数据有限且类别不平衡等问题,使得脑肿瘤图像分割仍是一个极具挑战的课题.由于分割过程缺乏可解释性和透明性,如何将全自动分割方法应用于临床试验,还需要进行深入研究.

关键词：脑肿瘤图像分割、核磁共振成像(MRI)、监督分割、非监督分割、深度学习

所属期刊栏目：25

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市自然科学基金项目16JCZDJC31100

在线出版日期：2020-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：419-431