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目的 建立一个基于人工智能深度学习DenseNet网络和多模态融合技术的预测模型,实现对胶质瘤患者术前异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase,IDH)基因突变状态的高准确性预测.材料与方法 回顾性分析空军军医大学西京manbet官网登录 2012年1月至2016年9月连续收治的256名(155名IDH野生型和101名IDH突变型)患者的术前多序列MRI扫描图像,在T1加权成像(T1-weighted imaging,T1WI)、T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)、增强T1WI序列上勾画肿瘤感兴趣区;通过深度学习卷积神经网络提取并融合了MRI多模态特征,定量比较了其与多模态特征简单拼接两种方法之间的模型性能差异.结果 多模态融合比各模态简单拼接具有更优越的预测性能,实现了训练集和测试集受试者工作特征曲线下面积分别为0.903[95
作者：胡振远；魏炜；胡文鐘；马梦航；李艳；吴旭莎；印弘；席一斌
来源：磁共振成像 2023 年 14卷 7期
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