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Philippe Vandenkoornhuyse 教授
例如 Vandenkoornhuyse 等人，2015 年； Vannier 等人，Frontiers in Microb 2015
用于脑部的监督 ML 应用分类模型...
脑是人体中的一个复杂器官。当脑肿瘤发生时，脑中会形成一系列异常的细胞，并且发生不受控制的细胞分裂（Logeswari and Karnan，2010）。这些异常的细胞会破坏健康细胞并影响大脑的总体活动。脑肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤。良性肿瘤生长缓慢，起源于脑部；它们被认为是非进行性或非癌性的。良性肿瘤不会扩散到体内的任何其他器官。相反，恶性肿瘤是进行性的和癌性的。它们以不确定的方式意外生长。原发性恶性肿瘤可以自行生长。此外，恶性肿瘤还可以在体内的其他器官中生长并扩散到大脑。MRI 是一种可以生成高质量人体解剖图像的成像技术。MRI 为医学诊断和研究提供了大量信息（Zhang et al.，2011）。 MRI 图像的自动化和准确分类极大地提高了 MRI 的诊断价值（Scapaticci 等，2012）。然而，单一类型的 MRI 无法提供包含许多不同组织的脑肿瘤的完整详细信息（Sudharani 等，2016）。不同加权图像相结合可以开发脑肿瘤的图像分割。三幅加权 MRI 图像（图 1 中的 T1、T2 和 FLAIR）用于在不同轴向切片上对颅骨进行图像分割（Vannier 等，1988；Clark 等，1994；Dou 等，2007）。作为最佳成像方法之一，研究人员使用 MRI 来分析脑肿瘤在检测和治疗阶段的进展。由于 MRI 产生高分辨率，因此脑结构信息（如脑组织异常）非常详细。因此，MRI 对医学图像的自动分析有显著影响（ Zacharaki 等人，2009 年；Litjens 等人，2017 年）。由于医学图像可以扫描并加载到计算机中，研究人员提出了不同的
莱姆病：影响全球传播增加的生态和流行病学因素
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