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    Neuro-Oncology:对脑胶质瘤IDH突变状态进行分类的一种新型的基于MRI的全自动深度学习算法

    异柠檬酸脱氢酶(Isocitrate dehydrogenase, IDH)突变状态已成为神经胶质瘤的重要预后标志。当前,可靠的IDH突变诊断需要侵入性外科手术。该研究的目的是使用T2加权(T2w)MR图像开发高度精确的、基于MRI的、基于体素的深度学习IDH分类网络,并将其性能与基于多模态数据的网络进行比较。研究人员从癌症影像档案馆(The Cancer Imaging Archive,TCIA)和癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)中获得了214位受试者(94位IDH突变,120位IDH野生型)的多参数脑MRI数据和相应的基因组信息。他们开发了两个单独的网络,其中包括一个仅使用T2w图像的网络(T2-net)和一个使用多模态数据(T2w,磁共振成像液体衰减反转恢复序列(FLAIR)和T1 postcontrast)的网络(TS-net),以执行IDH分类任务和同时进行单标签肿瘤分割任务。本文使用3D的Dense-UNets的架构。使用三折交叉验证泛化网络的性能。同时使用Dice系数评估算法分割肿瘤的精度。T2-net在预测IDH突变状态任务上表现出97.14%±0.04的平均交叉验证准确率,灵敏度为0.97±0.03,特异性为0.98±0.01,曲线下面积(AUC)为0.98±0.01。TS-net的平均交叉验证准确性为97.12%±0.09,灵敏度为0.98±0.02,特异性为0.97±0.001,AUC为0.99±0.01。T2-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.85±0.009,TS-net的肿瘤分割Dice系数的平均得分为0.89±0.006。

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