87、脑疾病预测方法：缺血性中风分割与弥漫性胶质瘤术前生存预测

脑疾病预测方法：缺血性中风分割与弥漫性胶质瘤术前生存预测

1. 缺血性中风分割方法

在中风分割领域，提出了一种多上下文和多分割交叉注意力编解码器架构，用于从弥散加权成像（DWI）和表观扩散系数（ADC）图像中恢复中风分割。这种方法具有提高临床实践中中风分割准确性和可靠性的潜力，但在可扩展性方面存在潜在挑战。

未来的研究方向包括：
- 开发能够融合额外磁共振成像（MRI）模态的注意力机制，以提高中风分割的准确性。
- 对医学图像进行更详尽的预处理。
- 扩展一致性研究，纳入更多放射科医生和研究，为MRI研究中病变注释的可靠性和一致性提供有价值的见解。

2. 弥漫性胶质瘤术前生存预测方法

2.1 背景与动机

弥漫性胶质瘤是一种常见的恶性肿瘤，个体预后差异很大。现有的术前生存预测方法虽然取得了一定成果，但往往忽略了能提高预测准确性的临床知识，尤其是肿瘤类型与弥漫性胶质瘤预后密切相关，但在开颅手术前无法获取肿瘤类型信息。

为解决这一问题，提出了一种基于深度学习的术前生存预测新方法，该方法将肿瘤亚型分类网络集成到生存预测主干中，并引入了一种新的序数流形混合（ordinal manifold mixup）特征增强方法。

2.2 方法概述

弥漫性胶质瘤可分为三种组织学类型：少突胶质细胞瘤、星形细胞瘤和胶质母细胞瘤，它们的中位生存时间差异显著，分别为119个月、36个月和8个月。基于此，提出的预测方法网络由两部分组成：生存预测主干和肿瘤亚型分类网络。

• 生存预测主干 ：是一个深度