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基于深度学习的医学图像分割算法研究——结合MRI/CT图像的肿瘤区域自动分割与三维重建

针对课题《基于深度学习的医学图像分割算法研究——结合MRI/CT图像的肿瘤区域自动分割与三维重建》,以下是详细的研究框架与技术实现方案:


1. 核心研究要点

  • 主要目标:构建端到端的深度学习模型,实现MRI/CT肿瘤区域的精准分割,并通过三维可视化支持临床诊断。
  • 核心挑战
    • 医学图像的模糊边界与肿瘤异质性(如胶质瘤的浸润性生长模式)
    • 多模态影像(MRI-T1/T2/FLAIR/CT)的特征融合
    • 计算资源与实时性的权衡(3D数据的高内存需求)
    • 算法的泛化性(不同设备/协议采集的影像差异)

2. 研究框架与实现步骤

2.1 数据准备与预处理
  1. 数据集来源
    • BraTS(脑肿瘤分割)、

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