摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描(T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR)进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列:训练集、验证集(在训练期间使用),测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3],要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题,包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标,结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势,在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比,考虑到任务的复杂性,我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。