使用人工智能和 MRI 特征推进髓母细胞瘤术前非侵入性分子亚组预测

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文章题目：Advancing presurgical non-invasive molecular subgroup prediction in medulloblastoma using artificial intelligence and MRI signatures 发表期刊：Cancer Cell 发表时间：2024年6月 主要图片 图1. 研究流程图 （A） 髓母细胞瘤国际数据集 （B）收集临床数据和预后信息 （C） 髓母细胞瘤常规标准分子诊断的工作流程 （D） 非侵入性人工智能分子诊断工作流程：深度学习自动分割 MR 图像上原发肿瘤区域，手动验证准确性；提取 MR的定量影像组学特征（包括瘤内、瘤周）和定性特征（包括原发肿瘤位置、肿瘤增强模式、颅内转移模式、肿瘤边缘和瘤周水肿）；AI 分类器将患者分为 WNT、SHH 、非 WNT/非 SHH 组，并在非 WNT/非 SHH 类别中对G3和G4进行进一步细分。 （E）验证方法（包括交叉验证、外部验证和连续验证）证明该模型作为可推广的分子诊断分类器的功效 图2. AI 分子诊断模型在 ………………………………