Machine learning and deep learning for brain tumor MRI image segmentation

深度学习 人工智能 分割 磁共振成像 计算机科学 脑瘤 机器学习 图像分割 医学 放射科 病理
作者
Md Kamrul Hasan Khan,Wenjing Guo,Jie Liu,Fan Dong,Zoe Li,Tucker A. Patterson,Huixiao Hong
出处
期刊:Experimental Biology and Medicine [SAGE Publishing]
被引量:11
标识
DOI:10.1177/15353702231214259
摘要

Brain tumors are often fatal. Therefore, accurate brain tumor image segmentation is critical for the diagnosis, treatment, and monitoring of patients with these tumors. Magnetic resonance imaging (MRI) is a commonly used imaging technique for capturing brain images. Both machine learning and deep learning techniques are popular in analyzing MRI images. This article reviews some commonly used machine learning and deep learning techniques for brain tumor MRI image segmentation. The limitations and advantages of the reviewed machine learning and deep learning methods are discussed. Even though each of these methods has a well-established status in their individual domains, the combination of two or more techniques is currently an emerging trend.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
DD发布了新的文献求助10
1秒前
阿司匹林发布了新的文献求助10
1秒前
CipherSage应助汪蔓蔓采纳,获得10
1秒前
2秒前
多多少少忖测的情完成签到,获得积分10
2秒前
研友_LpQ3rn完成签到,获得积分10
2秒前
领导范儿应助稳重羽毛采纳,获得10
2秒前
YX完成签到,获得积分10
2秒前
缓慢夜梦发布了新的文献求助10
3秒前
吴彦祖完成签到,获得积分10
4秒前
nini完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
dew应助XIEYIHAN采纳,获得100
4秒前
4秒前
4秒前
落寞纲发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
佳佳完成签到,获得积分10
5秒前
yyh发布了新的文献求助10
5秒前
leelmomimi发布了新的文献求助20
5秒前
霍惮完成签到,获得积分10
6秒前
FashionBoy应助LDG采纳,获得10
6秒前
6秒前
AU魏完成签到 ,获得积分10
6秒前
见录发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
loen完成签到,获得积分10
8秒前
秋山落叶发布了新的文献求助10
8秒前
锅包肉发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
任慧娟发布了新的文献求助10
9秒前
Li关闭了Li文献求助
9秒前
小猪发布了新的文献求助10
9秒前
Yunis发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
hangyuyao完成签到,获得积分10
10秒前
nove999完成签到 ,获得积分0
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
晶种分解过程与铝酸钠溶液混合强度关系的探讨 8888
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
Leading Academic-Practice Partnerships in Nursing and Healthcare: A Paradigm for Change 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6419919
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8239137
关于积分的说明 17506678
捐赠科研通 5473065
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2891430
邀请新用户注册赠送积分活动 1868158
关于科研通互助平台的介绍 1705381