针对课题《基于深度学习的医学图像分割算法研究——结合MRI/CT图像的肿瘤区域自动分割与三维重建》，以下是详细的研究框架与技术实现方案：
1. 核心研究要点
- 主要目标：构建端到端的深度学习模型，实现MRI/CT肿瘤区域的精准分割，并通过三维可视化支持临床诊断。
- 核心挑战：
- 医学图像的模糊边界与肿瘤异质性（如胶质瘤的浸润性生长模式）
- 多模态影像（MRI-T1/T2/FLAIR/CT）的特征融合
- 计算资源与实时性的权衡（3D数据的高内存需求）
- 算法的泛化性（不同设备/协议采集的影像差异）
2. 研究框架与实现步骤
2.1 数据准备与预处理
- 数据集来源：
