深度学习在儿童低级别胶质瘤术后复发预测中的应用 背景介绍 儿童低级别胶质瘤（Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs）是儿童中最常见的脑肿瘤类型之一，占所有儿童中枢神经系统肿瘤的30%-50%。尽管PLGGs的预后相对较好，但其术后复发风险难以通过传统的临床、影像学和基因组因素准确预测。术后复发的异质性使得术后管理决策变得复杂，尤其是关于辅助治疗和影像监测的决策。因此，开发一种能够准确预测术后复发风险的工具对于优化患者管理和改善预后具有重要意义。 近年来，深度学习（Deep Learning, DL）在医学影像分析中的应用取得了显著进展，尤其是在肿瘤分割和预后预测方面。然而，由于PLGGs的罕见性和数据稀缺性，深度学习在该领域的应用仍面临挑战。本研究旨在通过结合术...