使用机器学习模型检测脑肿瘤的项目解决了医学成像和医疗诊断领域的一个关键需求。从医学图像中准确识别和描绘脑肿瘤对于及时和精确的临床干预至关重要。传统的手动分割方法既耗时又容易受到观察者之间差异的影响。通过利用 U-Net 和 LinkNet 等先进的深度学习模型，该项目旨在实现脑肿瘤分割的自动化和提高准确性，从而实现更快、更可靠的诊断。这些模型的应用不仅简化了医疗专业人员的工作流程，而且还有可能改善治疗计划和患者预后。该项目的意义在于它有可能为常规临床实践开发强大而高效的工具做出贡献，从而提高医学成像技术的能力，最终使脑肿瘤患者受益。