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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2023, Vol. 58 ›› Issue (7): 60-66.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.4.2022.2945

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基于改进EfficientNetV2的脑胶质瘤IDH1突变状态预测方法

徐华畅1(),许倩2,赵钰琳1,梁峰宁1,徐凯2,朱红1,*()   

  1. 1. 徐州医科大学医学信息与工程学院, 江苏 徐州 221000
    2. 徐州医科大学附属医院医学影像科, 江苏 徐州 221000
  • 收稿日期:2022-07-26 出版日期:2023-07-20 发布日期:2023-07-05
  • 通讯作者: 朱红 E-mail:300109110841@stu.xzhmu.edu.cn;zhuhong@xzhmu.edu.cn
  • 作者简介:徐华畅(1998—), 女, 硕士研究生, 研究方向为深度学习、智能医学图像处理. E-mail: 300109110841@stu.xzhmu.edu.cn
  • 基金资助:
    江苏省卫生健康委医学科研项目(Z2020032);徐州市卫生健康委员会青年医学科技创新项目(XWKYHT20210586);徐州医科大学附属医院“青苗人才”专项支持项目(2020QQMRC08)

Prediction method of IDH1 mutation status of glioma based on improved EfficientNetV2

Huachang XU1(),Qian XU2,Yulin ZHAO1,Fengning LIANG1,Kai XU2,Hong ZHU1,*()   

  1. 1. School of Medical Information and Engineering, Xuzhou Medical University, Xuzhou 221000, Jiangsu, China
    2. Medical Imaging Department, Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University, Xuzhou 221000, Jiangsu, China
  • Received:2022-07-26 Online:2023-07-20 Published:2023-07-05
  • Contact: Hong ZHU E-mail:300109110841@stu.xzhmu.edu.cn;zhuhong@xzhmu.edu.cn

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PDF (PC)

367

摘要：

提出了一种基于改进EfficientNetV2的脑胶质瘤IDH1突变状态预测方法。首先使用k-means聚类算法为无标签的脑胶质瘤MRI数据标注伪标签, 并使用Vision Transformer网络对伪标签进行修正, 实现脑胶质瘤数据扩增; 其次将坐标注意力机制加入EfficientNetV2模型, 同时使用果蝇优化算法为模型训练过程中的伪标签数据赋予最优的权重; 最后对脑胶质瘤IDH1突变状态进行分类, 达到了96.32%的预测准确率。实验结果表明, 本文方法能够在术前无创的情况下准确地预测脑胶质瘤IDH1突变状态。

关键词: EfficientNetV2, 脑胶质瘤IDH1, k-means聚类, 伪标签, 果蝇优化算法

Abstract:

The paper proposes a method for predicting the IDH1 mutation status of gliomas based on improved EfficientNetV2. Firstly, k-means clustering algorithm is used to label pseudo-labels for unlabeled glioma MRI data, and the Vision Transformer network is used to correct the pseudo-labels to realize glioma data amplification. Secondly, the coordinate attention is added to the EfficientNetV2 model, and the fruit fly optimization algorithm is used to give the optimal weight to the pseudo-label data during the model training process. Finally, the glioma IDH1 mutation status is classified, and the prediction accuracy is 96.32%. The experimental results show that the proposed method can non-invasively and accurately predict the IDH1 mutation status of gliomas before surgery.

Key words: EfficientNetV2, glioma IDH1, k-means clustering, pseudo-label, fruit fly optimization algorithm

中图分类号: 

  • TP18

图1

k-means聚类算法流程图"

图2

伪标签标注流程图"

表1

EfficientNetV2-S网络结构"

Stage Operator Stride Channels Layers
0 Conv3×3 2 24 1
1 Fused-MBConv1, k3×3 1 24 2
2 Fused-MBConv4, k3×3 2 48 4
3 Fused-MBConv4, k3×3 2 64 4
4 MBConv4, k3×3, SE0.25 2 128 6
5 MBConv6, k3×3, SE0.25 1 160 9
6 MBConv6, k3×3, SE0.25 2 256 15
7 Conv1×1 & Pooling & FC — 1 280 1

图3

EfficientNetV2中的MBConv模块"

图4

改进后的MBConv模块"

图5

果蝇算法优化过程"

表2

模型测试结果"

模型 准确率/% 精确率/% 召回率/% F1分数/% AUROC
T-Net 91.12 89.81 90.71 90.23 0.970 8
TP-Net 94.54 93.61 91.16 92.30 0.976 1
TP-CA-Net 96.32 95.16 94.70 94.93 0.979 2

图6

3种模型的ROC曲线"

表3

不同模型在TCIA胶质瘤IDH1状态预测上的性能比较"

指标 Inception-V3 Mobile-Net-V2 ResNet-50 DenseNet-121 EfficientNet-B0 TP-CA-Net
准确率/% 88.73 77.93 0.892 0 86.85 89.67 95.87
精确率/% 68.19 46.56 44.60 64.25 44.84 95.67
召回率/% 71.37 45.25 50.00 64.25 50.00 92.36
F1分数/% 69.59 45.81 47.15 64.25 47.28 93.88
AUROC 0.832 9 0.513 3 0.535 5 0.866 6 0.530 5 0.972 6
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