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多模态脑肿瘤图像的精准分割研究综述;目录;目录;引言;01;;;多模态脑肿瘤图像分割方法;通过设置阈值将图像分为前景和背景，实现脑肿瘤区域的初步提取。;;;;深度学习在多模态脑肿瘤图像分割中的应用;;;;多模态脑肿瘤图像分割的挑战与解决方案;不同模态的图像具有不同的分辨率、信噪比和对比度，导致图像质量参差不齐。;;标注质量对分割性能影响重大，但实际中可能存在标注不准确、不一致等问题。;;实验结果与分析;;;;;结论与展望;;加强模型的可解释性研究：虽然深度学习模型在脑肿瘤图像分割中取得了很好的效果，但其可解释性仍然较弱。未来研究应致力于提高模型的可解释性，以便更好地理解模型的决策过程。
探索更高效的模型优化方法：目前深度学习模型的训练过程仍然比较耗时和计算资源消耗较大。未来研究可以探索更高效的模型优化方法，以加快训练速度并降低计算成本。
拓展多模态图像的应用场景：除了脑肿瘤图像分割外，多模态图像还可以应用于其他医学领域，如心脏病诊断、肺部疾病检测等。未来研究可以将多模态图像技术拓展到更广泛的应用场景中，为医学诊断和治疗提供更多有力的支持。
加强跨学科合作与交流：脑肿瘤图像分割研究涉及计算机科学、医学、生物学等多个学科领域。未来研究应加强跨学科合作与交流，以便更好地利用各学科的优势和资源，共同推动该领域的发展。;THANKS
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