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目的 评估基于磁共振成像(MRI)的深度学习在对胶质瘤亚型进行分类中的价值.方法 回顾性的纳入747名来自公共数据库的成年胶质瘤患者为研究对象,根据病理结果将患者分为三类:IDH野生型(IDHwt)、IDH突变型伴1p/19q共缺失(IDHmut-intact)和IDH突变型伴1p/19q非共缺失(IDHmut-codel).将目标患者的MRI按8∶1∶1随机分为训练集、验证集和测试集用于训练卷积神经网络的训练和测试.使用python语言在jupyter notebook工具中计算并生成受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)评价分类效果.结果 IDHwt、IDHmut-intact和IDHmut-codel在测试集中的AUC分别为0.994、0.993和0.994.结论 该模型在对胶质瘤的亚型进行分类中具有实用价值.
作者：杨甄；邓李轶；张桐；王雷；刘勇
来源：中国CT和MRI杂志 2023 年 21卷 10期
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