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尽管已经提出了许多分割方法,但可以进一步提高分割结果的准确性。随后,本研究试图提供有关称为感兴趣区域(ROI)的大小,初始位置和形状(ROI)的非常重要的特性,以启动分割过程。MRI由特定人而不是一个图像的一系列图像(MRI切片)组成。我们的方法根据肿瘤大小,初始位置和形状选择其中的最佳图像,以避免部分体积效应。测试我们方法的所选算法是主动轮廓和OTSU阈值算法。在本研究中使用Brats标准数据集进行了几项实验,该数据集由100个样本组成。这些实验由65名患者的MRI切片组成。使用骰子,jaccard和BF分数通过相似系数作为标准度量来评估所提出的方法。结果表明,当在三个不同的相似性系数中测试时,主动轮廓算法具有较高的分割精度。此外,两种算法的实现结果验证了建议的方法选择MRI样品最佳ROI的能力。