机器学习在胶质瘤分级与IDH-1分型的应用  

作　　者：田一粟 杨麒 赵静[3] 丘海珊 黄颖倩 黄子桓 初建平[4] 

机构地区：[1]四川省肿瘤医院 [2]中山大学电子与信息工程学院 [3]中山大学附属第一医院放射诊断科 [4]中山大学附属第一医院

出　　处：《人工智能》2020年第1期94-102,共9页Artificial Intelligence View

摘　　要：胶质瘤是一组具有胶质细胞表型特征的神经上皮肿瘤的总称,是最常见的原发性颅内肿瘤。根据WHO中枢神经系统肿瘤分类,胶质瘤的组织学级别越高,预后越差。除此以外,异柠檬酸脱氢酶1及2(IDH-1/IDH-2)基因突变的患者预后要好于没有突变的患者。一直以来,影像科医生致力于术前诊断出胶质瘤患者的组织学分级与基因分型。但人眼识别始终存在局限,而计算机可以从图像中提取大量特征。本研究将利用计算机分析影像学图像,用机器学习训练出识别胶质瘤分级及IDH分型的分类模型。最后使用十折交叉验证评估该模型,得到了良好的结果 ,为计算机系统术前诊断出胶质瘤分级与IDH分型做出了一定贡献。

关 键 词：中枢神经系统肿瘤 术前诊断 胶质瘤分级 机器学习 计算机系统 基因突变 十折交叉验证 IDH 

分 类 号：R739.4[医药卫生—肿瘤] TP181[医药卫生—临床医学] TP391.41[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]