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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

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论著 | 更新时间：2024-04-25
|

    • 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

    • Development and validation of a multi-modality fusion deep learning model for differentiating glioblastoma from solitary brain metastases

    • “胶质母细胞瘤和脑转移瘤的鉴别诊断成为研究热点。传统的磁共振成像方法在这方面存在局限，而深度学习技术提供了新的解决思路。专家团队应用深度学习技术，成功提取了放射组学特征，为初诊胶质母细胞瘤和单发性脑转移瘤的术前准确分类提供了有力支持。该研究回顾性分析了大量患者的头颅MRI数据，通过多模态数据融合，不仅提高了分类准确性，还深入探讨了不同模态特征之间的共享和互补关系。结果显示，多模态融合模型在区分胶质母细胞瘤和脑转移瘤方面表现出色，各项评价指标均达到高水平。这项研究不仅为恶性脑肿瘤的鉴别诊断提供了新的方法，也为深度学习在医学影像分析领域的应用开辟了新的方向。专家团队的创新方法和显著成果，为未来的医学影像分析和脑肿瘤诊断研究奠定了坚实基础。”
      ”
    • 中南大学学报(医学版) 中南大学学报(医学版)   2024年49卷第1期 页码：58-67
    • 作者机构：

      1.嘉兴市第二医院肿瘤内科,浙江 嘉兴 314000

      2.南昌大学信息工程学院,南昌 330031

      3.柏视医疗科技有限公司,广州 510530

      4.嘉兴市第二医院放射科,浙江 嘉兴 314000

      5.嘉兴市第二医院神经外科,浙江 嘉兴 314000

      6.中南大学湘雅医院肿瘤科,长沙 410008

    • 作者简介：

      申珊珊，Email: shenshanshan@jxey.com, ORCID: 0000-0002-5810-9426

      张子健，Email: wanzzj@csu.edu.cn, ORCID: 0000-0002-2702-8025

    • 基金信息：
      国家自然科学基金(62173176);湖南省自然科学基金(2023JJ50014┫。This work was supported by the National Natural Science Foundation ┣62173176);the Natural Science Foundation of Hunan Province(2023JJ50014)

    • DOI：10.11817/j.issn.1672-7347.2024.230248    

      中图分类号：

    • 纸质出版日期： 2024-01-28 ，

      收稿日期： 2023-06-14 ，

  • 申珊珊, 李春泉, 范耀华, 卢山富, 颜子夜, 刘虎, 周海航, 张子健. 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[J]. 中南大学学报(医学版), 2024, 49(1): 58-67. DOI：10.11817/j.issn.1672-7347.2024.230248

    SHEN Shanshan, LI Chunquan, FAN Yaohua, LU Shanfu, YAN Ziye, LIU Hu, ZHOU Haihang, ZHANG Zijian. Development and validation of a multi-modality fusion deep learning model for differentiating glioblastoma from solitary brain metastases[J]. Journal of Central South University. Medical Science, 2024, 49(1): 58-67. DOI：10.11817/j.issn.1672-7347.2024. 230248

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