本文提出了一种新颖的端到端网络，用于建模扩散性胶质瘤的生长，能够生成未来的肿瘤掩模和真实的MRI图像。该模型结合了扩散概率模型和深度分割神经网络，通过真实手术后MRI数据进行训练，展现了在肿瘤分割和不确定性估计方面的优异性能，为临床决策提供了有用信息。