基于MRI 影像和临床参数特征融合的深度学习模型预测术前肝细胞癌的细胞角蛋白19 状态

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摘要：目的 探索并建立深度学习模型，验证MRI影像深度学习特征结合临床显著性特征在术前预测肝细胞癌（HCC）的细胞角蛋白19（CK19）状态上的可行性。方法 收集116例已证实CK19状态的HCC患者数据进行回顾性实验。基于增强MRI影像的肝胆期（HBP）和扩散加权成像（DWI）序列，以及统计学分析筛选的与CK19状态显著相关的临床参数特征，建立了单序列多尺度特征融合模型（MSFF-IResnet）和多尺度多模态特征融合模型（MMFF-IResnet）。（剩余18553字）