深度学习iTB图可定位胶质瘤强化区外的浸润范围

据medRxiv预印本研究，研究者开发并验证了浸润性肿瘤负荷（iTB）图，一种利用多参数MRI识别非强化FLAIR高信号区内浸润性肿瘤的深度学习生物标志物。研究回顾性分析80例WHO II-IV级胶质瘤患者与24例脑转移患者的术前多参数MRI，以非强化胶质瘤区域立体定向活检为病理金标准、脑转移瘤瘤周区域为非肿瘤对照，训练3D卷积神经网络。模型开发纳入56例胶质瘤患者的121份活检定位样本及26例脑转移患者的104份非肿瘤样本。据作者报告，数据增强优化使独立测试集准确率由74.5%升至85.5%，AUC由0.859升至0.942（p=0.008）。集成模型生成的iTB图在脑转移灶中浸润概率低，在胶质母细胞瘤中呈广泛高浸润概率区域。作者称该标志物或有助于手术规划、放疗靶区勾画及胶质瘤负荷评估。