论著-头颈部
基于MRI的深度学习对胶质瘤分类的可行性研究
作者：杨 甄1 邓李轶1 张 桐2 王 雷2 刘 勇1,2,*
所属单位：1.徐州医科大学第一临床医学院 (江苏 徐州 221000) 2.徐州医科大学附属医院神经外科 (江苏 徐州 221000)
PDF摘要
目的 评估基于磁共振成像(MRI)的深度学习在对胶质瘤亚型进行分类中的价值。方法 回顾性的纳入747名来自公共数据库的成年胶质瘤患者为研究对象，根据病理结果将患者分为三类：IDH野生型(IDHwt)、IDH突变型伴1p/19q共缺失(IDHmutintact)和IDH突变型伴1p/19q非共缺失(IDHmutcodel)。将目标患者的MRI按8:1:1随机分为训练集、验证集和测试集用于训练卷积神经网络的训练和测试。使用python语言在jupyter notebook工具中计算并生成受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)评价分类效果。结果 IDHwt、IDHmutintact和IDHmut-codel在测试集中的AUC分别为0.994、0.993和0.994。结论 该模型在对胶质瘤的亚型进行分类中具有实用价值。
【关键词】胶质瘤；IDH；1p/19q；磁共振成像；深度学习
【中图分类号】R739.41；R445.2
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2023.10.004
中国CT和MRI杂志
第21卷， 第 10 期
2024年02月
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