摘要。从磁共振成像 (MRI) 扫描中检测和分割脑肿瘤对于诊断、计划治疗和监测神经系统疾病患者至关重要。本摘要全面概述了基于深度学习的脑肿瘤检测方法，重点介绍了 MRI 图像分割技术。深度学习模型，尤其是卷积神经网络 (CNN)，通过直接从图像数据中学习独特特征，在准确分割脑肿瘤方面取得了令人印象深刻的效果。各种 CNN 架构，例如 U-Net、DeepMedic 和 3D 卷积网络，都是专门为解决脑肿瘤分割的挑战而设计的，包括肿瘤异质性、不规则形状和不同大小。此外，多模态 MRI 数据（例如 T1 加权、T2 加权和 FLAIR 图像）的集成增强了用于脑肿瘤检测的深度学习模型的稳健性和准确性。本摘要讨论了基于深度学习的脑肿瘤检测的重要进展、挑战和未来方向，强调了 MRI 分割技术在支持临床医生对脑肿瘤患者进行早期诊断和个性化治疗计划方面的潜力。