【摘 要】
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目的 术前准确无创预测胶质瘤分级仍然具有挑战性。基于常规T2WI图像开发一种鲁棒性强的残差神经网络（Residual Networks,Res Net）深度学习模型以预测脑胶质瘤术前病理分级。材料与方法回顾性分析919例经病理证实为胶质瘤患者的术前T2WI图像，其中708例为2014年6月至2021年4月在兰州大学第二医院收治的患者数据，211例来源于癌症影像档案（The Cancer Imagi
【基金项目】
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甘肃省卫生健康行业科研项目（编号：GSWSKY2020-68）； 兰州大学第二医院“萃英科技创新”项目（编号：CY2021-BJ-A05）～～；
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目的 术前准确无创预测胶质瘤分级仍然具有挑战性。基于常规T2WI图像开发一种鲁棒性强的残差神经网络（Residual Networks,Res Net）深度学习模型以预测脑胶质瘤术前病理分级。材料与方法回顾性分析919例经病理证实为胶质瘤患者的术前T2WI图像，其中708例为2014年6月至2021年4月在兰州大学第二医院收治的患者数据，211例来源于癌症影像档案（The Cancer Imaging Archive,TCIA）数据库。TCIA数据集又被细分为开发集（n=135）和独立测试集（n=76），将兰州大学第二医院数据集和TCIA开发集的数据按7∶3随机分为训练集（n=590）和测试集（n=253），基于T2WI图像构建3 D-Res Net101深度学习模型。训练后的模型在测试集和独立测试集进行验证，并通过宏观F1分数、准确率（accaruy,ACC）及受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线对模型效能进行评估。结果基于T2WI构建的3 D-Res Net101深度学习模型在训练集和测试集ACC分别为99%、95%,F1分数分别为99%、95%,ROC曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为0.98、0.97；独立测试集ACC为83%、F1分数为83%、AUC为0.89。结论 基于T2WI图像的3 D-Res Net101深度学习模型预测高、低级别胶质瘤具有较高的准确性、鲁棒性。该方法可用于术前胶质瘤分级的无创预测，并有助于提升患者临床管理的有效性。
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