注意引导的CNN框架用于3D MRI扫描的胶质瘤分割和评级研究 胶质瘤是人类最致命的脑肿瘤形式，及时诊断这些肿瘤是有效肿瘤治疗的重要一步。磁共振成像（MRI）通常提供对脑部病变的无创检查。然而，手动检查MRI扫描中的肿瘤需要大量时间，并且容易出错。因此，自动诊断肿瘤在胶质瘤的临床管理和外科干预中起着至关重要的作用。在这项研究中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的框架，用于从3D MRI扫描中无创分级肿瘤。 背景介绍 胶质瘤是常见且致命的脑肿瘤，根据其侵袭性和恶性程度可以分为四级。低级别肿瘤（I-III级）通常较不具侵袭性且对治疗反应较好。然而，高级别肿瘤（IV级）具有高度侵袭性，例如胶质母细胞瘤，其治疗效果较差，仅有5%的患者能存活5年。 为了使用医疗影像开展胶质瘤的研究，研究者通常...