AI 辅助的基于切片池化的胶质瘤分级影像组学算法 背景介绍 胶质瘤（Glioma）是中枢神经系统中最常见和最具威胁的肿瘤，具有高发病率、高复发率、高死亡率和低治愈率。世界卫生组织（WHO）将胶质瘤分为四级（I、II、III和IV），其中I级和II级被称为低级别胶质瘤（LGG），而III级和IV级被称为高级别胶质瘤（HGG）。高级别胶质瘤是一种更具侵袭性的恶性肿瘤，其预期寿命约为两年。尽管WHO在2016年引入了分子分型，可以排除不敏感的治疗，但胶质瘤的分级仍然是一个重要的诊断标准，因为它决定了治疗方案的选择。 磁共振成像（MRI）是检测和分析胶质瘤的常用成像技术。它是一种无创且快速的方法，同时MRI图像包含了丰富的信息，这些信息仅凭医生的观察很难获取。影像组学（Radiomics）作为人工智...

脑胶质瘤分割的上下文感知网络研究报告 脑胶质瘤是一种常见的成人脑肿瘤，它对健康有严重的损害，并且具有高死亡率。为了提供早期诊断、手术规划和术后观察的充分证据，多模态磁共振成像（MRI）已经广泛应用于该领域。本文研究的目的是在脑胶质瘤的自动化分割中纳入上下文信息，这在处理局部模糊性方面提供了基本线索。 研究背景 先前的研究表明，基于深度神经网络的方法在脑胶质瘤分割中显示了很有希望的技术。然而，这些方法缺乏强有力的策略来结合肿瘤细胞及其周围的上下文信息。已有的自动分割方法虽然提高了分割精度，但仍然存在局部模糊性问题，没有充分考虑肿瘤细胞与其周围环境的关系。 论文来源 该研究由Zhihua Liu, Lei Tong, Long Chen, Feixiang Zhou, Zheheng Jiang...