基于CVT-RegNet构建MRI下胶质瘤P53基因状态预测模型

摘要：

P53基因状态是胶质瘤精准诊疗的重要依据.针对目前基于MRI(Magnetic Resonance Imaging)的P53基因状态预测的深度学习模型中存在的异质性特征提取不全面、模型存在固有的多种不确定性等问题,提出脑胶质瘤P53基因状态精准预测模型 CVT-RegNet(Improved RegNet Integrating CNN,Vision Transfomer and Truth Discovery).首先,采用RegNet网络作为P53基因突变状态预测模型的基础架构,自适应设计搜索P53基因的异质性特征;其次,在模型中将ViT(Vision Transfomer)模块与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模块进行融合以改进 RegNet 网络,进一步优化模型的特征提取性能与计算效率;最后,融入真值发现算法进行迭代寻优以改善模型输出的不确定性,提高预测结果的准确度.实验结果表明,CVT-RegNet模型对P53突变状态的预测准确率达到95.06％,AUC(Area under Curve)得分为0.9492,优于现有的P53基因状态预测模型.CVT-RegNet实现了胶质瘤P53基因状态的无创预测,减轻了患者的经济负担及身心伤害,为胶质瘤的临床精准诊断治疗提供了重要价值.

关键词：脑胶质瘤、P53、深度学习、真值发现、不确定性校准

所属期刊栏目：60

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省卫生健康委医学科研项目;徐州市重点研发计划

在线出版日期：2024-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：542-551