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深度多尺度不变特征网络预测胶质瘤1p/19q缺失状态
1
作者
陈祈剑
王黎
+3 位作者
郭顺超
邓泽宇
张健
王丽会
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4559-4573,共15页
准确预测胶质瘤染色体1p/19q的缺失状态对于制定合适的治疗方案和评估胶质瘤的预后有着重要的意义.虽然已有研究能够基于磁共振图像和机器学习方法实现胶质瘤1p/19q状态的准确预测,但大多数方法需要事先准确勾画肿瘤边界,无法满足计算...
准确预测胶质瘤染色体1p/19q的缺失状态对于制定合适的治疗方案和评估胶质瘤的预后有着重要的意义.虽然已有研究能够基于磁共振图像和机器学习方法实现胶质瘤1p/19q状态的准确预测,但大多数方法需要事先准确勾画肿瘤边界,无法满足计算机辅助诊断的实际需求.因此,提出一种深度多尺度不变特征网络(deep multiscale invariant features-based network,DMIF-Net)预测1p/19q的缺失状态.首先利用小波散射网络提取多尺度、多方向不变特征,同时基于深度分离转聚合网络提取高级语义特征,然后通过多尺度池化模块对特征进行降维并融合,最后在仅输入肿瘤区域定界框图像的情况下,实现胶质瘤1p/19q状态的准确预测.实验结果表明,在不需要准确勾画肿瘤边界的前提下,DMIF-Net预测胶质瘤1p/19q缺失状态的AUC(area under curve)可达0.92(95%CI=[0.91,0.94]),相比于最优的主流深度学习模型其AUC增加了4.1%,灵敏度和特异性分别增加了4.6%和3.4%,相比于最好的胶质瘤分类前沿模型,其AUC与精度分别增加了4.9%和5.5%.此外,消融实验证明了本文所提出的多尺度不变特征提取网络可以有效地提高模型的预测性能,说明结合深度高级语义特征和多尺度不变特征可以在不勾画肿瘤边界的情况下,显著增加对胶质瘤1p/19q缺失状态的预测能力,进而为低级别胶质瘤的个性化治疗方案制定提供一种辅助手段.
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关键词
胶质瘤
1p/19q
深度学习
小波散射
多尺度不变特征
下载PDF
职称材料
题名
深度多尺度不变特征网络预测胶质瘤1p/19q缺失状态
1
作者
陈祈剑
王黎
郭顺超
邓泽宇
张健
王丽会
机构
贵州省
智能
医学影像
分析与
精
准
诊断
重点
实验室
(
贵州大学
计算机
科学与
技术
学院
)
贵州大学
计算机
科学与
技术
学院
黔南民族师范
学院
计算机
与信息
学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第12期4559-4573,共15页
基金
国家自然科学基金(62161004)
贵州省科学技术基金重点项目(黔科合基础-ZK[2021]重点002)
+2 种基金
中法“蔡元培”交流合作项目(2018(No.41400TC))
贵州省科学计划(黔科合基础[2020]1Y255)
贵州省教育厅青年项目(黔教合KY字[2016]321)。
文摘
准确预测胶质瘤染色体1p/19q的缺失状态对于制定合适的治疗方案和评估胶质瘤的预后有着重要的意义.虽然已有研究能够基于磁共振图像和机器学习方法实现胶质瘤1p/19q状态的准确预测,但大多数方法需要事先准确勾画肿瘤边界,无法满足计算机辅助诊断的实际需求.因此,提出一种深度多尺度不变特征网络(deep multiscale invariant features-based network,DMIF-Net)预测1p/19q的缺失状态.首先利用小波散射网络提取多尺度、多方向不变特征,同时基于深度分离转聚合网络提取高级语义特征,然后通过多尺度池化模块对特征进行降维并融合,最后在仅输入肿瘤区域定界框图像的情况下,实现胶质瘤1p/19q状态的准确预测.实验结果表明,在不需要准确勾画肿瘤边界的前提下,DMIF-Net预测胶质瘤1p/19q缺失状态的AUC(area under curve)可达0.92(95%CI=[0.91,0.94]),相比于最优的主流深度学习模型其AUC增加了4.1%,灵敏度和特异性分别增加了4.6%和3.4%,相比于最好的胶质瘤分类前沿模型,其AUC与精度分别增加了4.9%和5.5%.此外,消融实验证明了本文所提出的多尺度不变特征提取网络可以有效地提高模型的预测性能,说明结合深度高级语义特征和多尺度不变特征可以在不勾画肿瘤边界的情况下,显著增加对胶质瘤1p/19q缺失状态的预测能力,进而为低级别胶质瘤的个性化治疗方案制定提供一种辅助手段.
关键词
胶质瘤
1p/19q
深度学习
小波散射
多尺度不变特征
Keywords
Glioma
1p/19q
deep learning
wavelet scattering
multi-scale invariant feature
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度多尺度不变特征网络预测胶质瘤1p/19q缺失状态
陈祈剑
王黎
郭顺超
邓泽宇
张健
王丽会
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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