直肠癌作为全球第三大癌症之一对人类的生命安全造成了巨大的隐患。直肠癌的治疗方案在临床上根据是否存在KRAS基因突变被划分为两种:是否使用靶向药进行治疗。因为有研究证实发生KRAS基因突变的直肠癌患者对靶向药的治疗方案具有较强抗性。因此,能够准确判断病人的KRAS基因状态是一项非常必要的工作。传统的基因检测方法主要包括活检和术后样本的病理学检测,这被视为基因突变状态检测的金标准。但是活检与术后样本的取样过程会对患者的身体造成伤害,且活检是随机取样,可能会因为取样位置不同导致结果不稳定。随着近年来深度学习的发展,基于人工智能与图像处理预测直肠癌患者KRAS基因状态变成了一个可能的研究方向。本文主要基于直肠癌核磁共振数据与最新的深度学习方法试图探索一种利用医学图像数据提高直肠癌KRAS基因状态预测准确率的方法。针对以上所述的问题,本文基于直肠癌患者的T2加权核磁共振数据开展了一些基于深度学习方法预测KRAS基因突变状态的研究:（1）基于注意力机制的卷积神经网络预测KRAS基因突变状态卷积神经网络所提取的深度特征较影像基因组学所提取的手工特征来讲搜索的特征空间范围更大,更容易发现人们所没有发现的隐含特征。我们尝试结合深度学习建立基因突变与直肠癌患者核磁共振数据之间存在的关联性,并最终提高模型预测KRAS基因突变状态的能力。本文在第3章提取了一种基于交叉通道注意力的多分支卷积神经网络,它可以通过学习不同图像模态之间的共同特征,降低模型过拟合的概率,提高模型预测KRAS基因突变的性能。此外,我们针对多分支模型提出了分支间损失,用来约束不同分支的神经网络共同关注数据中具有共性的影像特征,避免模型发生过拟合。最终,本文所提出的模型在合作医院采集的直肠癌MRI数据上达到了88.92%的正确率,性能方面比其他模型具有更大的优势。（2）基于形状统计模型与生成对抗网络预测KRAS基因突变状态充分利用影像学医师的标注数据非常重要。为了充分利用标注数据,本文在第4章提出了基于形状统计模型的生成对抗网络生成新的自带标注的直肠癌病灶数据。形状统计模型主要是为了建立我们所提取到的直肠癌病灶轮廓的通用模型,这样就可以根据该模型生成更多新的符合规律的病灶轮廓,进而生成有效的直肠癌病灶数据。但是,此时生成的病灶数据受限于模型生成对抗网络训练的不稳定性和模型参数量过大,病灶数据的尺寸只有64×64。因此,本文进一步提出了多阶段的生成对抗网络将病灶数据放大到实际病灶图像的大小。随后,我们通过UNet分割网络对生成对抗网络所生成的数据进行分割训练,并保存该网络的模型权重作为分类网络的预训练模型。最终,我们所提出的分割促进分类的模型切实将直肠癌KRAS基因突变的预测正确率提高到90.11%,这说明本文提出的方法是有效的。