摘要
脑胶质瘤肿瘤边界识别是神经外科领域的一个重要问题,近年来取得了不少进展。其中,利用人工智能和机器学习技术分析医学影像数据是一个热门的研究方向,可以对脑胶质瘤的肿瘤扩散区域和正常组织进行自动化分割和定量分析,提高肿瘤边缘预测的准确性和可靠性。此外,基于多模态医学图像数据的融合也成为了一个研究热点,包括不同成像模态(如磁共振、CT等)以及手术前后的图像信息,这些数据的综合分析可以更加准确地确定肿瘤的边界。同时,单细胞转录组数据的分析也被用来解析肿瘤细胞异质性,从而帮助识别肿瘤边界。这些研究成果为临床实践提供了有力的支持,有助于指导脑胶质瘤的手术治疗。
