这项研究的目的是什么？
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该研究的目的是设计并评估一种用于mri图像中自动脑肿瘤分割的框架。该框架旨在区分三种类型的病变：强化肿瘤、坏死/非增强肿瘤和水肿。通过优化基础模型的误差，提出的框架有望提高脑肿瘤分割的精度。研究采用了公开数据集brats18来评估该框架的性能。
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该研究使用了哪种类型的mri图像？
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该研究采用了多种mri图像，包括t1加权像、增强t1像、t2加权像以及弥散加权成像（diffusion weighted imaging，dwi）和液体衰减反转恢复（fluid attenuated inversion recovery，flair）图像。
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文中提到的两种胶质瘤是什么？
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研究中提到的两种胶质瘤是高级别胶质瘤（胶质母细胞瘤）和低级别胶质瘤。高级别胶质瘤恶性度较高，生长迅速，而低级别胶质瘤生长较慢，恶性程度较低。这两种类型的胶质瘤都起源于脑部的胶质细胞。
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