脑肿瘤MR图像分割方法现状及挑战

摘要

核磁共振成像(MRI)是辅助脑肿瘤诊断和治疗的重要手段,精准分割脑肿瘤病变区域和组织对于辅助诊疗具有重要作用。为使研究者对脑肿瘤MR图像分割现状有一个较清晰的了解,在参阅大量文献基础上,梳理近几年脑肿瘤MR图像分割发展情况,对传统的分割方法和基于深度学习的分割方法基本思想、方法理论和优缺点进行综述。对比发现,基于深度学习的分割方法较传统的分割算法有较好的效果,是当前主流的分割方法,推动了脑肿瘤MR图像自动分割方法在临床诊断上的应用,具有良好的发展前景。