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摘要
为了提高胶质瘤影像数据利用率，实现胶质瘤-异柠檬酸脱氢酶1(isocitrate dehydrogenase1, IDH1)突变状态术前无创预测，提出一种基于影像组学与粗糙集属性约简算法的伪标签标注算法，为无标签胶质瘤影像做伪标签标注；提出一种基于卷积神经网络和Vision Transformer的分类模型，并在模型中加入基于胶质瘤位置信息的先验知识，用于胶质瘤IDH1突变状态预测。伪标签标注算法实现了胶质瘤影像数据扩增，基于卷积神经网络和Vision Transformer的分类模型在胶质瘤IDH1突变状态预测中的准确率为93.27%。试验结果表明，提出的方法能够有效提高胶质瘤影像利用率和胶质瘤IDH1突变状态智能诊断准确率，可实现术前无创预测，从而辅助医生诊断和制定治疗方案。
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