电子信息学院本科生在国内高水平期刊发表学术论文
近期，电子信息学院2019级通信工程专业毕业生胡振远同学在本科生期间与空军军医大学西京医院和西安市人民医院（西安市第四医院、西北大学附属人民医院）等单位合作，将人工智能技术应用于脑胶质瘤分子分型的分析研究中，取得了阶段性的科研成果，相关研究工作已在国内医学图像处理领域知名期刊《磁共振成像》（CSCD核心库检索）正式发表，标题为“基于磁共振多参数图像融合及DenseNet网络的脑胶质瘤IDH突变预测研究”。
胶质瘤是脑内最常见的肿瘤，其致死率高、预后极差且极易复发。据国家卫生健康委员会公布的统计资料显示，我国胶质瘤患者5年病死率仅次于胰腺癌和肺癌。与野生型IDH的胶质瘤患者相比，IDH突变型胶质瘤患者具有更好的生存率和预后，且更容易对治疗产生积极反应。因此，术前精确地评估胶质瘤IDH突变状态对胶质瘤患者预后预测、制定个性化治疗策略、改善患者生存质量具有重要意义。
针对以上问题，该研究建立一个基于深度学习技术和多参数MRI融合技术的人工智能模型，实现对胶质瘤患者术前IDH基因突变状态的高准确性预测。该研究以空军军医大学西京医院回顾性收集的256例胶质瘤患者数据为基础，将孪生DenseNet网络作为特征提取器，以双线性池化特征融合为思路（如下图所示），从术前T1WI、T2WT、对比剂增强T1WI影像中提取并融合具有深层次信息的影像特征，在临床环境下为胶质瘤患者术前诊断提供了有力的计算机辅助工具。通过多方面对比，证实多参数MRI模型比单参数MRI模型具有更优越的预测性能，测试集AUC达到了0.904（95% CI，0.842-0.966），准确率为88.7%。
该论文由胡振远同学为第一作者，胡振远同学的“三全育人”导师——电子信息学院魏炜老师为第二作者，西安市人民医院席一斌主任医师为通讯作者。（撰稿：魏炜 审稿：杨友谊 张琪）
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