摘要
脑肿瘤是严重威胁人类健康的重大疾病，准确分割脑肿瘤图像对制定治疗方案和预后评估至关重要。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于多模态图像的脑肿瘤分割技术取得了显著进展。
本文首先介绍了脑肿瘤图像分割的相关概念，包括常用模态、数据集和评价指标等。
然后，综述了基于深度学习的脑肿瘤图像分割方法，包括基于卷积神经网络、Transformer和图神经网络等方法，并重点分析了不同多模态特征融合策略。
此外，本文还讨论了现有方法的不足之处，并展望了未来的研究方向。
关键词：脑肿瘤；图像分割；多模态；深度学习；特征融合
##1.1脑肿瘤与医学影像
脑肿瘤是指脑组织中细胞异常增生形成的肿块，严重威胁人类生命健康。
医学影像技术为脑肿瘤的诊断、治疗和预后评估提供了重要依据。
##1.2多模态脑肿瘤图像
多模态脑肿瘤图像指利用不同成像原理获取的反映肿瘤不同信息的图像数据，常见模态包括：
磁共振成像（MRI）：利用核磁共振原理，能够提供丰富的组织信息，例如T1加权像、T2加权像、FLAIR像和弥散加权像等，用于区分不同类型的肿瘤组织。
计算机断层扫描（CT）：利用X射线束穿透人体组织，能够清晰显示骨骼结构，对钙化灶敏感，常用于评估肿瘤出血和骨质破坏情况。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
