基于深度学习的脑部图像分割用于自动肿瘤检测

引言：本研究开发并评估一种基于深度学习的自动脑肿瘤分割技术，使用3D U-Net模型。目标：目标是利用最先进的卷积神经网络（CNN）对大量脑部MRI扫描图像进行分割。方法：所提方法应用预处理技术以增强性能和泛化能力。结果：在独立数据集上的广泛验证证实了模型的稳健性及其在临床工作流程中的整合潜力。本研究强调数据预处理的重要性，并探索了多种超参数以优化模型性能。3D U-Net模型在训练和验证数据集上的IoU分别为0.8181和0.66。结论：最终，该综合框架展示了深度学习在自动化脑肿瘤检测方面的有效性，为临床实践提供了有价值的支持。