AI 辅助的基于切片池化的胶质瘤分级影像组学算法 背景介绍 胶质瘤（Glioma）是中枢神经系统中最常见和最具威胁的肿瘤，具有高发病率、高复发率、高死亡率和低治愈率。世界卫生组织（WHO）将胶质瘤分为四级（I、II、III和IV），其中I级和II级被称为低级别胶质瘤（LGG），而III级和IV级被称为高级别胶质瘤（HGG）。高级别胶质瘤是一种更具侵袭性的恶性肿瘤，其预期寿命约为两年。尽管WHO在2016年引入了分子分型，可以排除不敏感的治疗，但胶质瘤的分级仍然是一个重要的诊断标准，因为它决定了治疗方案的选择。 磁共振成像（MRI）是检测和分析胶质瘤的常用成像技术。它是一种无创且快速的方法，同时MRI图像包含了丰富的信息，这些信息仅凭医生的观察很难获取。影像组学（Radiomics）作为人工智...
基于优化集成机器学习的胶质瘤疾病预测 论文背景与研究目的 在医学研究中，胶质瘤(gliomas)是最常见的原发性脑肿瘤，具有不同临床行为和治疗结果的多种癌症类型。胶质瘤患者预后的准确预测对治疗方案的优化和个性化患者护理至关重要。随着大规模基因组和临床信息的广泛可用，机器学习方法在创建可靠的胶质瘤预测模型方面展示了巨大潜力。本研究中的胶质瘤预测模型旨在通过集成多个机器学习算法（KStar 和 SMOReg）来提升胶质瘤预测的准确性和效率，从而为个性化医疗和改善患者预后提供帮助。 论文来源 这篇论文由 Jatin Thakur、Chahil Choudhary、Hari Gobind、Vipasha Abrol 和 Anurag 提交，他们均来自印度Mohali的Chandigarh Unive...
非侵入性胶质瘤分级研究综述：基于知识蒸馏的轻量级卷积神经网络 背景介绍 胶质瘤是中枢神经系统的主要肿瘤，早期检测非常重要。世界卫生组织（WHO）将胶质瘤分为Ⅰ至Ⅳ级，Ⅰ和Ⅱ级为低级胶质瘤（LGG），Ⅲ和Ⅳ级为高级胶质瘤（HGG）。准确分类胶质瘤对于生存率评估至关重要。 磁共振成像（MRI）是医学领域诊断和治疗胶质瘤的常用方法。目前，许多学者应用机器学习和深度学习方法进行胶质瘤分类。例如，Zacharaki等人成功应用支持向量机（SVM）算法在MRI图像中分类胶质瘤。而Fatemeh等人采用卷积神经网络（CNN）对MRI图像中的胶质瘤进行分类。遗憾的是，这些研究多集中在提高分类精度，但高参数的CNN架构难以在实际医疗环境中应用。此外，由于胶质瘤数据集较小，他们只能使用具有较少参数的CNN，因而...
多模态解缠变分自编码器与博弈理论解释性在胶质瘤分级中的应用 背景介绍 在中枢神经系统中，胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤。根据细胞活动和侵袭性，世界卫生组织（WHO）将其分为I至IV级，其中I和II级称为低级别胶质瘤（LGG），III和IV级称为高级别胶质瘤（HGG）。在临床实践中，治疗决策通常需要针对不同的肿瘤级别进行个性化调整。因此，准确的胶质瘤分级对于治疗决策、个性化治疗以及患者预后的预测至关重要。目前，胶质瘤分级的金标准仍然是通过手术活检或组织病理学分析。然而，这种方法是侵入性的，并且不具有实时性，可能导致癫痫、感染甚至沿穿刺路线的肿瘤转移。因此，开发一种能够在术前无创且及时诊断胶质瘤级别的分级系统具有重要意义。 磁共振成像（MRI）广泛应用于胶质瘤患者的临床术前诊断、治疗决策和预后评估...
全自动多模态MRI多任务学习用于胶质瘤分割和IDH基因分型的研究报告 研究背景 胶质瘤是中枢神经系统中最常见的原发性脑肿瘤，根据世界卫生组织（WHO）2016年分类，胶质瘤分为低级别胶质瘤（LGG，级别II和III）和高级别胶质瘤（HGG，级别IV）。异柠檬酸脱氢酶（Isocitrate Dehydrogenase, IDH）突变状态是胶质瘤中最重要的预后标志之一。临床研究发现，含有IDH突变的低级别胶质瘤患者预后通常优于IDH野生型患者。传统的胶质瘤手工分割费时费力，而准确的IDH基因分型和精确的胶质瘤分割对于指导治疗和评估预后具有重要意义。由于多模态磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）的非侵入性和日常临床实践中的重要作用，它被认为是最有前途的候选技...
注意引导的CNN框架用于3D MRI扫描的胶质瘤分割和评级研究 胶质瘤是人类最致命的脑肿瘤形式，及时诊断这些肿瘤是有效肿瘤治疗的重要一步。磁共振成像（MRI）通常提供对脑部病变的无创检查。然而，手动检查MRI扫描中的肿瘤需要大量时间，并且容易出错。因此，自动诊断肿瘤在胶质瘤的临床管理和外科干预中起着至关重要的作用。在这项研究中，我们提出了一个基于卷积神经网络（CNN）的框架，用于从3D MRI扫描中无创分级肿瘤。 背景介绍 胶质瘤是常见且致命的脑肿瘤，根据其侵袭性和恶性程度可以分为四级。低级别肿瘤（I-III级）通常较不具侵袭性且对治疗反应较好。然而，高级别肿瘤（IV级）具有高度侵袭性，例如胶质母细胞瘤，其治疗效果较差，仅有5%的患者能存活5年。 为了使用医疗影像开展胶质瘤的研究，研究者通常...
脑胶质瘤分割的上下文感知网络研究报告 脑胶质瘤是一种常见的成人脑肿瘤，它对健康有严重的损害，并且具有高死亡率。为了提供早期诊断、手术规划和术后观察的充分证据，多模态磁共振成像（MRI）已经广泛应用于该领域。本文研究的目的是在脑胶质瘤的自动化分割中纳入上下文信息，这在处理局部模糊性方面提供了基本线索。 研究背景 先前的研究表明，基于深度神经网络的方法在脑胶质瘤分割中显示了很有希望的技术。然而，这些方法缺乏强有力的策略来结合肿瘤细胞及其周围的上下文信息。已有的自动分割方法虽然提高了分割精度，但仍然存在局部模糊性问题，没有充分考虑肿瘤细胞与其周围环境的关系。 论文来源 该研究由Zhihua Liu, Lei Tong, Long Chen, Feixiang Zhou, Zheheng Jiang...
胶质瘤预后的透明化机器学习和解释性洞察力应用于解释性人工智能的赋能 学术背景 本研究致力于开发一种可靠的技术，来通过多种机器学习方法及深度学习方法，结合解释性人工智能（XAI，Explainable Artificial Intelligence）技术检测患者是否患有特定类型的脑肿瘤——胶质瘤。胶质瘤（glioma）是起源于胶质细胞的中枢神经系统癌症的一种，具有快速生长和侵袭健康脑组织的特性，常见的治疗方法包括手术、放射治疗、化疗等。通过整合患者数据，包括医疗记录、遗传档案等，机器学习算法能够预测每个个体对不同医疗干预的反应。 论文来源 该论文由Anisha Palkar、Cifha Crecil Dias（IEEE高级会员）、Krishnaraj Chadaga和Niranjana Sam...
基于群稀疏先验的荧光分子断层成像用于胶质瘤形态重建技术的研究报告 一、学术背景和研究动机 荧光分子断层成像（Fluorescence Molecular Tomography，FMT）是一种重要的生命科学工具，通过该技术可以实现荧光源位置的非侵入实时三维（3D）可视化。由于其敏感度高、成本低的优点，FMT被广泛应用于肿瘤研究。然而，FMT的重建过程复杂且困难。尽管近年来FMT重建方法发展迅速，但形态重建依然是一个难题。因此，本研究的目的是在胶质瘤研究中实现FMT的形态重建性能。 二、论文来源与作者信息 本论文发表于IEEE Transactions on Biomedical Engineering期刊2020年5月第67卷第5期上，题为“Fluorescence Molecular Tom...
《IEEE生物医学工程汇刊》2022年8月，第69卷，第8期，首次临床研究：近红外窗口IIA/IIB荧光成像在胶质瘤精准手术切除中的应用 曹彩光、金泽萍、史晓菁、张哲、肖安琪、杨君英、计楠、田捷（IEEE会员）、胡振华（IEEE高级会员） 导言 在生物医学研究领域，荧光成像的高敏感性、高空间分辨率、实时成像能力和操作方便性使其受到广泛关注。本研究针对近红外窗口II（NIR-II，1000-1700纳米）成像技术在临床应用中的价值进行探索，以指导胶质瘤手术中切除瘤体的作用。作者结合了新开发的成像设备和术中图像融合方法，致力于提高手术的准确性，减少术中出血量，并最大限度地切除肿瘤。 文章来源 本研究由曹彩光、金泽萍、史晓菁、张哲、肖安琪、杨君英、计楠、田捷、胡振华进行。他们分别隶属于中科院自动化...