胶质母细胞瘤脑肿瘤的检测与分类

胶质母细胞瘤脑肿瘤高度恶性，常需早期检测与准确分割以实现有效治疗。本文提出两种深度学习模型，即UNet与Deeplabv3，利用预处理后的脑部MRI图像进行胶质母细胞瘤脑肿瘤的检测与分割。我们从准确率与计算效率方面对这些模型进行性能评估。实验结果表明，UNet与Deeplabv3模型均能准确检测并分割胶质母细胞瘤脑肿瘤。然而，Deeplabv3在准确率上优于UNet，但代价是需要更多计算资源。我们所提模型为胶质母细胞瘤脑肿瘤的早期检测与分割提供了有前景的方法，可辅助有效的治疗策略。进一步研究可聚焦于在保持Deeplabv3高准确率的同时优化其计算效率，以用于真实临床场景。总体而言，我们的方法有效，并为医学图像分析及基于深度学习的脑肿瘤检测与分割领域作出贡献。我们所提模型可对胶质母细胞瘤（一种致命脑癌）患者的预后与治疗产生重大影响。有必要开展更多研究以考察这些模型在真实医疗环境中的实际应用。