分段过程的目的是什么？
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在这种背景下，肿瘤分割的目标是识别并从mri图像中分离出肿瘤区域。这是医学影像分析中的关键步骤，因为它能精确测量和评估肿瘤，这对于诊断、治疗规划以及疾病进展的跟踪至关重要。这个过程通常会利用各种图像处理技术和算法，来区分肿瘤与周围正常组织，以便进行精确的定位和提取。
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正在使用哪个数据集？
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此处所用的数据集是brats 2017数据集。brats代表“脑肿瘤分割挑战”，这是一个年度竞赛，目标是推动和评估在多模态磁共振成像（mri）扫描中脑肿瘤分割的最新方法。
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市场细分的过程包括哪些步骤？
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分割过程通常包括多个步骤，这些步骤可能根据所使用的具体方法或算法有所不同。在给定的上下文中，步骤如下：

1. 预处理：这一步涉及提升mri图像的质量，去除噪声，并标准化其灰度值，以便于后续的分割。

2. 分割：这是关键步骤，通过各种图像处理技术和算法识别并分离出肿瘤区域，使之与周围正常组织区分开来。

3. 后处理：在这一阶段，如图中所述，通过调整阈值和开运算参数来精细化肿瘤区域的划分，可能包括移除小的孤立区域或填充分割肿瘤内的小空隙，以提高分割的精确度和质量。

4. 评估：最后，通过将分割出的肿瘤区域与专家放射科医师的手动标注（即参考标准）进行比较，评价分割方法的性能，以评估其准确性和可靠性。
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