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图像分割是数字图像处理和分析中的一种常见技术，它通常基于像素的属性将图像划分为多个区域或区域。脑肿瘤分割是医学图像处理中的一项关键任务。早期识别脑肿瘤可以增强治疗选择并增加患者的生存机会。从医疗中获得的大量 MRI 图像中进行脑部分割对于癌症诊断和其他脑部疾病来说是一项具有挑战性且耗时的任务。这就是为什么建立一个有效的自动图像分割系统对于诊断脑肿瘤和其他常见的神经疾病至关重要。本研究的目标是对基于 MRI 的脑肿瘤分割方法进行系统回顾。近年来，深度学习技术已被证明可用于自动分割并获得了突出地位，因为这些方法产生了更好的结果，因此比其他方法更适合这项任务。深度学习算法也可用于快速客观地处理大量基于 MRI 的图像数据。有许多关于传统基于 MRI 的脑肿瘤图像分割算法的综述论文。
脑肿瘤分割与分类：十年回顾
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