关于MRI治疗论文的一些笔记

这个主要就是整理我阅读MRI影像的一些论文笔记.主要记录和整理一些比较重要的内容.

这个论文主要就是预测直肠癌患者经过新辅助治疗以后的完全缓解的情况,这个是跟我现在做的工作比较相关的一个论文.他们的数据是321例患者然后有2568次的核磁共振的影像用来训练,然后在160和141例患者独立测试集中分别实现实现了0.95和0.92的AUC.

这个论文的AUC有点关于夸张了,就我目前的乳腺癌的新辅助治疗中,也就是只有0.8左右的AUC.这个也有可能就是他们的数据集比较理想,或者是他们的样本有点小了.

他们的方法提出一个多任务的深度学习框架来进行预测治疗反应,就是他们的深度学习网络会同时执行两个不同但相关的任务,一个是肿瘤的分割,一个是反应的预测,也就是他们将它集成在一个网络之中,再加上图像变化信息的结合,进而提高预测的准确性.