白癜风应用什么药 https://m-mip.39.net/baidianfeng/mipso_4342832.html『科研成果』栏目是推想科技推出的新栏目
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异柠檬酸脱氢酶（IDH）基因型
对脑胶质瘤的诊断
检测异柠檬酸脱氢酶（IDH）基因型对脑胶质瘤的诊断和预后意义重大。近期推想科技医院、吉林医院等机构的学者，采用新型多模式3DDenseNet深度神经网络利用MRI影像准确预测IDH基因型。在测试数据中与基因测序结果比较，其准确性达到84.6%。
IDH是柠檬酸循环通路中重要的酶，且在抗氧化应激中扮演重要角色。相关研究报道大部分低度恶性和继发的高度恶性脑胶质瘤会发生IDH基因突变，但在原发的高度恶性胶质瘤中很少见。IDH基因突变的胶质瘤患者生存期显著长于无基因突变者，且与WHO分级无关，其能够成为预测胶质瘤预后和指导治疗的独立生物学标志。
IDH基因突变检测通常需要使用免疫组化或DNA测序技术，这类方法依赖于活检或手术。预先非侵入性地预测IDH基因型将十分有助于临床决策。影像学检查是非侵入性的方法，费效比高且临床适用性广。推想科研团队开发了新颖的多模态三维深度学习模型，能够结合多个序列MRI影像预测IDH基因型。
多模态三维DenseNet原理图
同时输入四组MRI图像，并将其连接成四维矩阵。四个DenseNet模块中，所有卷积和池化均采用3D模式操作。
上图深度学习模型图使用DenseNet架构降低网络复杂性，同时解决过度拟合问题。特别之处是：使用多通道技术整合多序列MRI影像信息，共享不同的特征参数，显著提高模型预测的准确性。
模型同时输入4组MRI图像：T1、T1Gd（post‐contrastT1‐weighted）、T2、FLAIR（T2fluidattenuatedinversionrecovery），将其信息在不同的神经网络层中融合。普通的卷积神经网络常用于处理二维图像（例如CT或MRI一个层面），在此研究中，科研团队修改了神经网络架构，使其能够直接匹配、处理三维容积数据。在未来，推想团队将继续探索同时处理更多的图像信息，例如将MRI与CT等影像整合处理。推想不仅仅率先实现AI医学影像产品大规模落地应用，同时也在新领域、新技术科研探索上积极投入且取得了丰厚成果，为未来发展打下了坚实的技术基础。
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