Advances in deep learning and MRI co-assisted genotyping of brain gliomas

CUI Shaoguo; CHEN Junshan

doi:10.16016/j.2097-0927.202409134

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Advances in deep learning and MRI co-assisted genotyping of brain gliomas

Monographic Reports | 更新时间：2025-07-25

- Advances in deep learning and MRI co-assisted genotyping of brain gliomas
- Journal of Army Medical University Vol. 47, Issue 14, Pages: 1557-1567(2025)
- 作者机构：
  
  重庆师范大学计算机与信息科学学院，重庆
- 作者简介：
  
  CUI Shaoguo， E-mail： csg@cqnu.edu.cn
- 基金信息：
  
  the National Natural Science Foundation of China(62306054);the Key Science and Technology Research Program of Chongqing Education Commission(KJZD-K202200510);the Talent Fund of Chongqing Normal University(20XLB004)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202409134
  CLC： R319;R445.2;R739.41
- Received：26 September 2024，
  
  Revised：07 March 2025，
  
  Published：30 July 2025
- 稿件说明：
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崔少国，陈俊杉.深度学习和磁共振图像辅助脑胶质瘤基因分型的研究进展［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1557-1567.DOI：10.16016/j.2097-0927.202409134.

CUI S G，CHEN J S.Advances in deep learning and MRI co-assisted genotyping of brain gliomas［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1557-1567.DOI：10.16016/j.2097-0927.202409134.
崔少国，陈俊杉.深度学习和磁共振图像辅助脑胶质瘤基因分型的研究进展［J］.陆军军医大学学报，2025，47（14）：1557-1567.DOI：10.16016/j.2097-0927.202409134. DOI：

CUI S G，CHEN J S.Advances in deep learning and MRI co-assisted genotyping of brain gliomas［J］.J Army Med Univ，2025，47（14）：1557-1567.DOI：10.16016/j.2097-0927.202409134. DOI：

摘要

脑胶质瘤的基因型状态是评估患者预后和生存周期的重要指标，其基因分型具有显著的临床价值。虽然生物分子标志物是脑胶质瘤分型的重要依据，但依然存在检测成本高、效率低的问题。近年来，人工智能技术的快速发展为脑胶质瘤的自动分型提供了新的解决方案，其中基于磁共振图像（MRI）和深度学习技术的基因状态预测已成为研究热点。目前的研究通过整合多模态MRI数据，构建了从监督学习到非监督学习的技术体系，通过多任务联合优化和迁移学习，在单基因分型中取得了较高的预测精度。同时，多基因联合分析作为新兴方向，已取得了初步探索成果。未来，开发多基因同步预测模型、基于生成数据增强提高小样本泛化能力、采用多源异构数据和大模型提升预测精度，以及引入可视化技术提升可解释性等，将成为脑胶质瘤基因分型研究的关键突破方向。

Abstract

The genotypic status of gliomas is a critical indicator for assessing patient prognosis and survival duration

with its genetic classification holding significant clinical value. Although biomolecular markers serve as essential criteria for glioma classification

challenges such as high detection costs and low efficiency persist. In recent years

the rapid advancement of artificial intelligence (AI) has provided novel solutions for the automated classification of gliomas

with MRI-based deep learning techniques for genetic status prediction emerging as a research hotspot. Current studies have established a technical framework ranging from supervised to unsupervised learning by integrating multimodal MRI data

achieving high predictive accuracy in single-gene classification through multi-task joint optimization and transfer learning. Meanwhile

multi-gene joint analysis

as an emerging direction

has yielded preliminary exploratory results. In the future

key breakthroughs in glioma genetic classification research will include the development of multi-gene synchronous prediction models

enhancing generalization capabilities for small samples through generative data augmentation

improving prediction accuracy using multi-source heterogeneous data and large models

and introducing visualization techniques to enhance interpretability.

关键词

Keywords

references

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