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基于深度学习的脑肿瘤影像研究进展

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刘梦涵张光

摘要：脑肿瘤早期诊断对改善治疗结果，提高患者生存率起着重要作用。脑肿瘤影像具有很强的异质性，且脑肿瘤图像数量大、序列多，人工评估脑肿瘤影像复杂且耗时。因此，迫切需要具有更高准确性和更具效率的计算机辅助方法来进行脑肿瘤的分析。当前，计算机辅助脑肿瘤影像诊断研究主要集中在三个领域，包括肿瘤检测、分割和分类。近年来，人工智能领域内新兴的深度学习技术展现了其在医学图像处理领域内的突破性潜力，对于诊断脑肿瘤有更高的准确率和稳健性。本文回顾了深度学习在脑肿瘤影像诊断中的发展历程，介绍了近年来在该领域中的研究进展，对深度学习未来在临床应用的前景和挑战进行了讨论。

关键词：脑肿瘤;深度学习;人工智能;计算机辅助诊断

：R739.41;R445：BDOI：10？郾3969/j.issn.1001-0270.2021.05.10

ResearchProgressofBrainTumorImagingBasedonDeepLearning

LIUMeng-han1，ZHANGGuang2

（1.ShandongFirstMedicalUniversity，Shandong271016，China;2.TheFirstHospitalAffiliatedwithShandongFirstMedicalUniversity，Shandong250014，China）

Abstract：Earlydiagnosisofbraintumorsplaysanimportantroleinimprovingthetreatmentresultsandincreasingthesurvivalrateofpatients.Braintumorimageshavestrongheterogeneity，andthenumberofbraintumorimagesislarge，andtherearemanysequences.Manualevaluationofbraintumorimagesiscomplicatedandtime-consuming.Therefore，thereisanurgentneedforcomputer-assistedmethodswithhigheraccuracyandefficiencytoanalyzebraintumors.Currently，computer-aidedbraintumorimagingdiagnosisresearchismainlyconcentratedinthreeareas，includingtumordetection，segmentationandclassification.Inrecentyears，theemergingdeeplearningtechnologyinthefieldofartificialintelligencehasdemonstrateditsbreakthroughpotentialinthefieldofmedicalimageprocessing，andithashigheraccuracyandrobustnessfordiagnosingbraintumors.Thisarticlereviewsthedevelopmentofdeeplearninginbraintumorimagingdiagnosis，introducestheresearchprogressinthisfieldinrecentyears，anddiscussestheprospectsandchallengesofdeeplearninginclinicalapplicationsinthefuture.

KeyWords：Braintumors;deeplearning;artificialintelligence;computer-aideddiagnosis

腦肿瘤是指大脑实质或邻近脑部产生的异常细胞的集合或团块，是世界上成人和儿童死亡率上升的主要原因之一。世界卫生组织（worldhealthorganasition，WHO）将脑肿瘤分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个级别。肿瘤级别越高，恶性程度越高，其治疗也