Djupinlärning-baserad radiomik (DLR) utvecklades för att extrahera djup information från flera former av magnetisk resonans (MR) bilder. DLR:s prestanda för att förutsäga mutationsstatus för isocitrate dehydrogenas 1 (IDH1) validerades i en datauppsättning på 151 patienter med låggradigt gliom. En modifierad konvolutionell neurala nätverk (CNN) struktur med 6 convolutionala lager och en fullt ansluten lager med 4096 neuroner användes för att segmentera tumörer. I stället för att beräkna bildegenskaper från segmenterade bilder, som normalt utförs för normala radiomikmetoder, erhölls bildegenskaper genom att normalisera informationen om de sista konvolutionsskikten i CNN. Fisher vektor användes för att koda CNN funktioner från bildskivor i olika storlekar. Högt genomflöde med dimensionalitet större än 1,6*10 4 erhölls från CNN. Parade t-tester och F-poäng användes för att välja CNN-funktioner som kunde diskriminera IDH1. Med samma datauppsättning var arean under den operativa karakteristiska kurvan (AUC) för den normala röntgenmetoden 86 % för IDH1-uppskattning, medan AUC för DLR var 92 %. AUC för IDH1-uppskattningen förbättrades ytterligare till 95 % genom användning av DLR baserat på MR-bilder med multipelmodalitet. DLR kan vara ett kraftfullt sätt att extrahera djup information från medicinska bilder. Radiomics är en framväxande metod som använder en serie kvalitativa och kvantitativa analyser av hög genomströmning bildfunktioner för att få prediktiv eller prognostisk information från medicinska bilder 1. Nyligen, radiomics metoder har använts för att analysera olika medicinska bilder och har tillhandahållit information relaterad till patientresultat, tumör fenotyper och genprotein signaturer av olika sjukdomar. Till exempel Aerts et al. presenterade en radiomics metod för att avkoda tumör fenotyper av både lungcancer och huvud-och-halscancer baserat på datortomografi (CT) data 2. Den studien visade att det är möjligt att förbättra cancerdiagnos och behandling genom att använda rutinmässigt insamlade medicinska bilder. De egenskaper som beskrivs i den studien var uppdelade i fyra grupper: intensitet, form, struktur och vågformade funktioner. Sedan kombinerades funktionerna med de bästa prestationerna i varje grupp för att etablera radiomikmodellen. Kumar m.fl. Sammanfattade och demonstrerade processer och utmaningar för radiomik 3 med icke-småcellig lungcancer (NSCLC). De föreslog en NSCLC-klassificeringsmodell som använder radiomikfunktioner. Mer nyligen, Vallieres et al. utvärderade lungmetastaser risken för mjuk-vävnad sarkom (STS) med en radiomics modell 4. Flera icke-texturala funktioner och textur funktioner extraherades från tumörregionerna i flera medicinska skanningar. Deras forskning visade att en kombination av funktioner som utvunnits ur positronemissioner beräknade tomografi (PET) och magnetisk resonans (MR) bilder kan ge god metastas uppskattning. Vissa egenskaper i MR-bilder rapporterades faktiskt uppvisa egenskaper förknippade med klinisk diagnos 5. Gutman m.fl. analyserade sambandet mellan visuella egenskaper av MR-bilder och genetiska förändringar, genuttryck och patientens överlevnad av glioblastoma (GBM) 6. Synligt tillgängliga Rembrandt Image (VASARI) funktioner i tumörregionerna från MR-bilder användes i deras studie, och resultaten visade ett betydande samband mellan kontrastförstärkta tumörer och Verhaak genuttryck klassificering. En serie analyser av GDM utfördes av Gavaert et al. 7............................................................ Gavaert m.fl. genererade beräkningsbildsfunktioner Publicerad: xx xx xxxx ÖPPEN www.nature.com/science reports/ 2 Scientific RepoRts 
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en sex-lagers CNN att segmentera tumörer.
Deep Learning based Radiomics (DLR) and its usage in noninvasive IDH1 prediction for low grade glioma
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}