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1 计算机工程系，1 通用工程学院，瓦塞，印度 摘要：脑肿瘤分割在医学图像处理中起着重要作用。脑肿瘤的早期诊断有助于改善治疗可能性并提高患者的存活率。从医疗常规生成的大量 MRI 扫描中手动分割脑肿瘤可能非常耗时。这导致需要一个自动脑肿瘤图像分割系统来进行顺利诊断。从磁共振成像 (MRI) 扫描中定位和分割脑肿瘤对于医学分析领域的多种应用来说是一项艰巨而重要的任务。每种脑成像模态都提供与肿瘤每个部分相关的独特和关键细节。许多最近的方法使用了四种模态，即 T1、T1c、T2 和 FLAIR。NeuroVision 是一个灵活有效的脑肿瘤分割和可视化 Web 应用程序。该系统使用基于 CNN 的 UNET 模型进行脑肿瘤分割并显示不同的肿瘤区域。其次，使用 Python 图形库以 2-D、3-D 和 360 度视图可视化肿瘤的不同区域。生成的医疗报告包括肿瘤在脑内的位置和肿瘤相对于脑的占有率。在 BRATS 2020 数据集上进行了全面的实验，结果表明，所提出的模型获得了有竞争力的结果。所提出的方法分别实现了平均整个肿瘤、增强肿瘤和肿瘤核心骰子得分 88.3%、75.3% 和 79.0%。索引术语 - 脑肿瘤、UNET、BRATS、MRI、分割、可视化、模态、骰子得分。I. 介绍脑肿瘤是一组异常细胞以不受控制的方式繁殖的阶段。磁共振成像 (MRI) 是一种非侵入性测试，医生可以使用它来诊断患者的病情。 MRI 提供高分辨率和软组织高对比度的图像。MRI 提供有关脑肿瘤形状、大小和位置的重要信息，以便对患者进行有效的诊断和治疗计划。因此，脑肿瘤医学领域的大部分研究都是使用 MRI 图像进行的。可以创建各种 MRI 模式，这些模式可以称为加权图像。这些模式是 T1 加权、T2 加权、T1c 和液体衰减反转恢复 (FLAIR)。T1 加权图像在脑组织的灰质和白质之间具有高对比度，这有助于更好地分割脑肿瘤。T1 加权对比度增强了 T1 图像，而 FLAIR 使肿瘤区域变得高强度，这就是它用于脑肿瘤结构诊断的原因。研究需求 MRI 图像代表了诊断和治疗计划中一项关键且具有挑战性的任务，有助于准确分割脑肿瘤。图像分割是医学成像中的一个动态领域，包括从图像中提取一个或多个肿瘤区域，这使得肿瘤区域对治疗很有吸引力。为了进行脑肿瘤检测，文献中已经开发了各种算法，包括基于阈值的方法、基于区域的方法、可变形方法、分类方法和深度学习。但在这项工作中，UNET 已用于脑肿瘤的检测和分割。图像可视化在医学领域也起着非常重要的作用。这有助于确定治疗或手术的可能结果。医疗专业人员可以很容易地与患者沟通他们的问题是什么以及如何治疗。因此，脑肿瘤的检测、分割、可视化以及肿瘤占据了大脑某个区域的百分比，所有这些过程都在一个名为 NeuroVision 的平台上执行。可以使用脑肿瘤分割从健康脑组织中提取肿瘤区域并检测脑肿瘤。因此，肿瘤可以有不同的大小和位置，准确有效地分割肿瘤成为一项具有挑战性的任务。肿瘤可以具有各种外观特性，例如其结构可以是非刚性的并且可以具有复杂的形状。
脑肿瘤分割与 3D 可视化
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