多参数磁共振图像驱动的脑膜瘤术前分级预测与自动分割的深度解析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

脑膜瘤是常见的原发性颅内肿瘤，起源于脑膜及脑膜间隙的衍生物，其发病率在颅内肿瘤中位居前列，约占中枢神经系统肿瘤的36.1%，全世界每年的发病率为每100万人50.4至76.1例，且女性比男性更为常见，发病率随年龄增长而增加。依据世界卫生组织（WHO）的分类标准，脑膜瘤可分为I级（良性）、II级（交界性）和III级（恶性）。不同级别的脑膜瘤在生物学行为、治疗策略和预后等方面存在显著差异。比如，高级别（WHOII级和III级）脑膜瘤虽然发病率仅为I级（低级别）