基于自校准一维残差网络与随机森林融合的脑肿瘤诊断优化研究

本研究针对脑肿瘤诊断中传统方法泛化性差、依赖单一数据集等问题，提出创新性SCR-1DResNet模型，整合自校准随机森林（RF）与一维残差网络（1DResNet），通过多源Kaggle数据集验证，实现98.80%准确率与97.80%召回率，为临床决策系统提供高效AI解决方案。

　　

脑肿瘤作为威胁人类健康的重大疾病，其早期精准诊断直接关乎患者生存率。当前临床依赖的MRI人工判读存在主观性强、效率低下等问题，而现有AI模型又受限于单一数据集和特征提取能力不足。尤其面对胶质瘤（Glioma）等高度异质性肿瘤时，传统深度学习模型如卷积神经网络（CNN）难以捕捉多尺度特征，导致分类性能瓶颈。这一现状促使研究人员探索更鲁棒的智能诊断框架。

为解决上述问题，研究人员开发了名为SCR-1DResNet的创新模型。该模型通过融合自校准随机森林（Random Forest, RF）与一维残差网络（1DResNet），构建动态置信度平衡机制，显著提升了对MRI序列的解析能力。研究采用多源Kaggle数据集（包括BraTS2020等公开基准），通过六阶段处理流程：数据采集→噪声消除→图像增强→标准化→颅骨剥离→多尺度特征提取。核心创新点WaveSegNet采用四层编码器-解码器架构，结合多尺度聚焦卷积注意力块（MSFCABs），实现了肿瘤特征的层次化捕获。

关键技术方法包括：1）基于WaveSegNet的多尺度特征提取；2）1DResNet的序列建模；3）RF分类器的集成学习；4）自校准优化模块。实验使用五类脑肿瘤MRI数据集，通过十折交叉验证评估性能。

研究结果

1. 模型性能
   SCR-1DResNet在测试集上达到98.50%精确度、98.80%准确率和97.80%召回率，较传统ResNet提升12.3%。自校准机制使分类置信度波动降低37.6%。

2. 多尺度特征分析
   WaveSegNet生成的128维特征图中，MSFCABs成功捕获了从3×3到7×7尺度的肿瘤边缘特征，小尺度特征贡献率达64.2%。

3. 临床适用性验证
   在模拟临床实时诊断场景下，模型单次推理耗时仅0.38秒，满足《放射学实践指南》要求的<2秒标准。

结论与讨论
该研究首次实现RF与1DResNet的自校准融合，其动态置信平衡机制解决了传统集成模型在跨中心数据泛化中的关键难题。相较于现有技术，SCR-1DResNet具有三重突破：1）通过MSFCABs实现亚像素级特征定位；2）利用1DResNet处理MRI体素强度序列的时序依赖性；3）自校准模块将模型可解释性提升至临床可接受水平。这些进展为神经肿瘤学AI辅助诊断树立了新基准，尤其对胶质母细胞瘤等侵袭性肿瘤的早期筛查具有重要价值。未来研究可进一步探索模型在PET-MRI多模态数据中的迁移能力。