分割是对图像进行划分，使其更有意义且更易于分析。在本研究中，使用 Otsu 阈值对肿瘤进行分割。这有助于从健康组织中定位肿瘤区域，这对于计划治疗和患者随访是必需的。整个肿瘤分析过程是在 MATLAB 中用户友好的 App 设计器中实现的。1.1 目标 为医学领域贡献深度学习技术，使肿瘤分析更准确、更高效。 通过多模态融合结果实现一种自动肿瘤分类和分割算法，以供进一步分析。 使用 MATLAB 中的 App 设计器显示整个肿瘤分析过程。2. 材料与方法由于大脑结构复杂，脑肿瘤分析过程是一项艰巨的任务。肿瘤分析过程涉及四个模块：预处理、多模态融合、肿瘤分类和分割。最后，使用 App 设计器在 MATLAB 2020b 中实现这些模块，它很吸引人且易于使用。 2.1 数据集我们使用公开的 Kaggle 数据集，其中训练集用于训练模型，验证集用于评估所提出的集成。训练集包括 395 张无肿瘤图像、826 张胶质瘤图像、822 张脑膜瘤图像和 827 张垂体瘤图像。我们