端到端脑肿瘤分割与总生存期预测方法综述
图像与视频处理
2020-06-03 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
脑肿瘤分割旨在从健康脑组织中勾画肿瘤组织。肿瘤组织包括坏死、瘤周水肿和活跃肿瘤。相比之下，健康脑组织包括白质、灰质和脑脊液。基于 MRI 的脑肿瘤分割研究正日益受到关注，因为：1. 它不像 X 射线或计算机断层成像那样产生电离辐射；2. 它能生成内部身体结构的详细图像。MRI 扫描被输入基于深度学习的方法中，这些方法可用于自动脑肿瘤分割。分割所得特征被送入分类器，以预测患者的总生存期。本文的动机是对涵盖脑肿瘤分割与总生存期预测的最先进方法给出广泛综述。
引用
@article{arxiv.2006.01632,
title = {A Review on End-To-End Methods for Brain Tumor Segmentation and Overall Survival Prediction},
author = {Snehal Rajput and Mehul S Raval},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01632},
year = {2020}
}
备注
22 pages. Azerbaijan Journal for High Performance Computing, 2020