《表1 脑肿瘤MRI图像分割方法的优缺点》

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《基于MRI的脑肿瘤自动分割技术》

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本文总结了不同的脑肿瘤图像分割方法，如表1所示，每种方法都声称自己比其他分割方法具有更好的结果。阈值法是一种无故障、简单的实现方法，但对噪声敏感。区域生长被认为是寻找高对比区域最快的方法，但依赖于种子点的初始化。分水岭模型有助于捕捉范围的改进，但结果过分割。变形模型有利于它们的轮廓连通性，但计算昂贵。监督方法减少了脑数据集的功能关系，无监督方法揭示了不同特征样本中被抑制的变量。这些方法缺乏分割精度，可以采用混合分割方法加以改进。混合分割结果具有良好的准确性，并在有效性和鲁棒性方面提供了更好的结果。为了提高分割方法的精度、复杂度、速度和效率，未来的研究还有很大的发展空间。