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使用3D UNET
I.引言肿瘤本质上是一块密集的组织，当异常细胞聚集并可能对周围骨骼，组织，皮肤，腺体和器官产生影响。此外，这可能是良性，预签名或癌变。身体组织的这种异常生长可以在大脑中开始生长，或者作为体内其他地方的癌质量，可以传播到大脑，导致脑肿瘤。这些肿瘤在大脑中存在时可能会根据其位置和起源而变化。原发性脑肿瘤（无论是否恶性）在大脑内形成。它们分为两组：神经胶质（包括神经胶质细胞和非神经元细胞）和非胶质（在大脑或神经元细胞的结构上或在结构上开发）。它们也可能从脑膜，颅神经，垂体或松果体附近的组织开始。当健康细胞在其DNA中发生变化（突变）时，它们就会出现。继发性脑肿瘤（通常称为转移性脑癌）是由已经扩散到人体的其他器官和身体区域的癌症而发育的，其肿瘤细胞已移至大脑并在那里扩散。肺癌，乳腺癌，肾癌和黑色素瘤皮肤癌等是最普遍的形式。治疗也不同于肿瘤的性质和位置。神经胶质瘤分为四类，具体取决于脑肿瘤的侵略性：1年级和2年级的脑肿瘤是良性或非癌性的。3年级和4年级的脑肿瘤是癌变的（恶性）；他们迅速传播，对待Being less common than malignant tumors, benign tumors include Hemangioblastomas (slow- growing tumors that originate from blood vessels and are found in the cerebellum), Chordomas (slow- growing tumors that are most common in people between the ages of 50 and 60 and frequently found at the base of the skull and the lower portion of the spine), Meningiomas (which originate from the meninges, the membrane-like structures围绕大脑和脊髓），神经神经胶质瘤，胶质母细胞瘤（也称为4级星形胶质细胞瘤），desp膜瘤（由腹心膜系统的肿瘤变化导致），而甲状腺膜状细胞的肿瘤细胞以及最普遍的恶性肿瘤（通常是高度的恶性肿瘤），通常是Arise arise Arise arise arise and arise arise and arise and arise and arise and arise ins arise in arise in arise ins and arise。
使用改进的 UNET 架构对医学图像进行语义分割的回顾
摘要：在生物医学图像分析中，肿瘤和病变的位置和外观信息对于帮助医生治疗和确定疾病的严重程度是必不可少的。因此，对肿瘤和病变进行分割至关重要。MRI、CT、PET、超声和X射线是获取此信息的不同成像系统。众所周知的语义分割技术用于医学图像分析以识别和标记图像区域。语义分割旨在将图像划分为具有可比特征的区域，包括强度、同质性和纹理。UNET 是分割关键特征的深度学习网络。然而，UNET 的基本架构无法准确分割复杂的 MRI 图像。本综述介绍了适合提高分割精度的 UNET 的修改和改进模型。