区分胶质母细胞瘤和单发性脑转移瘤的多模态融合深度学习模型的开发和验证

目的：胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)和脑转移瘤(brain metastases,BMs)是成人中常见的恶性脑肿瘤,目前磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是筛查和评估脑肿瘤预后的常用方法,但其鉴别诊断GBM和BMs的特异性和敏感性有限。近年来,深度神经网络在诊断分类和创建临床决策支持系统方面显示出极大的潜力。本研究旨在应用深度学习技术提取的放射组学特征,探讨其在初诊GBM和单发性脑转移瘤(solitary brain metastases,SBMs)术前准确分类中的可行性,进一步探索基于多模态数据融合对分类任务的影响。方法：回顾性分析经组织病理或临床诊断证实的135例初诊GBM患者和73例SBMs患者的头颅MRI序列数据。首先,选择结构性T₁加权、T₁C加权和T₂加权作为整个模型的3个输入,在配准后的3种模态MR图像上人工勾画感兴趣区域(regions of interest,ROI),并获取多模态放射组学特征,使用基于随机森林(random forest,RF)...