基于深度学习的术后胶质瘤CT图像分割技术：方法、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

胶质瘤作为中枢神经系统中最为常见的原发性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康。在全身肿瘤里，胶质瘤的五年病死率位列第三，尤其是胶质母细胞瘤，患者的中位总生存期仅约12-15个月。因其具有浸润性生长的特性，手术难以完全切除，术后极易复发，严重影响患者的生活质量，并给家庭和社会带来沉重的负担。

准确的术后胶质瘤CT图像分割，在胶质瘤的治疗流程中起着举足轻重的作用。在临床实践里，医生需要依据分割结果，精确判断肿瘤的位置、大小和形状，从而制定科学合理的后续治疗方案，比如放疗计划的精准规划。放疗是脑胶质瘤重