摘要
脑肿瘤是严重威胁人类健康的重大疾病，准确的肿瘤分割对制定治疗方案和预后评估至关重要。
多模态医学图像，如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT），能够提供互补信息，为提高脑肿瘤分割精度提供了可能。
本文献综述回顾了基于多模态脑肿瘤图像分割技术的研究进展。
首先介绍了脑肿瘤图像分割的相关概念和意义，接着重点概述了多模态图像分割的研究现状，包括常用的图像模态、数据预处理方法、深度学习分割模型以及多模态特征融合策略等方面。
此外，还分析了现有方法的优缺点，并展望了未来的研究方向。
关键词：脑肿瘤；图像分割；多模态；深度学习；特征融合
脑肿瘤是指发生于颅腔内，起源于神经上皮或其衍生物、间叶组织以及胚胎残余组织的肿瘤，其生物学行为复杂多样，良恶性肿瘤均可发生。
根据世界卫生组织（WHO）2021年发布的《中枢神经系统肿瘤分类》，脑肿瘤共分为187种，其中恶性肿瘤占比约为80%。
脑肿瘤的发病率和死亡率逐年上升，已成为严重威胁人类生命健康的重大疾病之一。
准确地识别和定位脑肿瘤对于制定有效的治疗方案和评估预后至关重要。
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