基于卷积神经网络的脑部MR图像分割文献综述

脑部MR图像分割是医学图像处理领域的一项重要任务，它将脑部MR图像分割成不同的组织区域，为临床诊断和治疗提供重要依据。

传统的脑部MR图像分割方法通常依赖于人工设计的特征和先验知识，存在着效率低、精度不高、难以处理复杂图像等问题。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的脑部MR图像分割方法取得了显著成果，成为该领域的研究热点。

本文首先介绍了脑部MR图像分割的相关概念和研究意义，并对传统的图像分割方法进行概述。

然后，重点阐述了卷积神经网络的基本原理和常见结构，并综述了其在脑部MR图像分割中的应用现状，分析了不同网络结构和训练策略的优缺点。

此外，本文还讨论了脑部MR图像分割领域面临的挑战，并展望了未来的发展方向。

关键词：脑部MR图像分割；卷积神经网络；深度学习；医学图像处理；文献综述

脑部MR图像分割是指将脑部MR图像分割成不同的解剖结构或组织区域，例如灰质、白质、脑脊液等，它是许多神经影像学研究和临床应用的关键步骤。

脑部MR图像分割的结果可以用于多种目的，包括：
1.疾病诊断：通过分析分割后的脑部组织体积、形状等信息，可以辅助诊断脑部疾病，例如阿尔茨海默病、帕金森病、脑肿瘤等。

2.手术计划：在进行脑部手术前，医生可以通过分割结果精确定位病灶区域，制定最佳手术方案，提高手术成功率。