Brain tumor segmentation is one of the most challenging problems in medical image analysis. The goal of brain tumor segmentation is to generate accurate delineation of brain tumor regions. In recent years, deep learning methods have shown promising performance in solving various computer vision problems, such as image classification, object detection and semantic segmentation. A number of deep learning based methods have been applied to brain tumor segmentation and achieved promising results. Considering the remarkable breakthroughs made by state-of-the-art technologies, we use this survey to provide a comprehensive study of recently developed deep learning based brain tumor segmentation techniques. More than 100 scientific papers are selected and discussed in this survey, extensively covering technical aspects such as network architecture design, segmentation under imbalanced conditions, and multi-modality processes. We also provide insightful discussions for future development directions.


翻译:脑肿瘤断裂是医学图象分析中最具挑战性的问题之一。脑肿瘤断裂的目标是准确划分脑肿瘤区域。近些年来,深层学习方法在解决各种计算机视觉问题方面表现良好,例如图像分类、物体探测和语义分解。一些深层学习方法已应用于脑肿瘤分解,并取得了有希望的结果。考虑到最新技术取得的显著突破,我们利用这次调查对最近开发的深层学习的脑肿瘤分解技术进行全面研究。本调查挑选和讨论了100多篇科学论文,广泛涉及技术方面,例如网络结构设计、不平衡条件下的分解以及多模式过程。我们还为未来的发展方向提供了深刻的讨论。

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