关于脑瘤图像分析的调查.
Kashfia Sailunaz1, Sleiman Alhajj2, Tansel Özyer3
1Department of Computer Science, University of Calgary, Alberta, Canada.
Medical & biological engineering & computing
|September 12, 2023
概括
这篇评论涵盖了脑瘤图像分析,详细介绍了从传统图像处理到深度学习的方法. 它强调了从医学成像,如MRI和CT扫描中诊断脑瘤的挑战和未来研究.
科学领域:
- 医学成像和放射学.
- 先进的图像处理技术.
背景情况:
- 医学成像对于对伤害和疾病进行非侵入性诊断至关重要.
- 由于大脑的复杂性,大脑图像分析,特别是异常检测是重要的研究领域.
- 大脑瘤由于其多种特征而存在诊断挑战.
研究的目的:
- 为提供关于脑瘤图像分析的全面审查.
- 讨论各种分析模型,功能和性能指标.
- 突出这一领域的挑战和未来的研究方向.
主要方法:
- 审查图像处理方法,包括过,值和图形模型.
- 包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型.
- 对脑瘤图像特征和绩效评估指标的分析.
主要成果:
- 详细概述脑瘤特征和成像方式 (MRI,CT,PET).
- 探索各种分析方法,从古典方法到现代人工智能.
- 确定精确脑瘤检测和分析的关键挑战.
结论:
- 脑瘤图像分析是复杂的,但ML和DL正在推进.
- 需要进一步的研究来应对当前自动诊断方面的挑战.
- 本综述是对脑瘤成像分析当前景观和未来的指南.


