基于CE-EEN-B0-ResGANet混合深度学习模型的MRI脑肿瘤高精度分类研究及其临床转化价值

为解决脑肿瘤MRI图像人工判读耗时、易错且存在观察者差异的问题，研究人员开发了整合CE-EEN-B0和ResGANet架构的混合深度学习模型。该研究通过遗传编程去噪和动态集成决策技术，在6420例MRI数据中实现99.11%的分类准确率，特异性达99.75%，显著优于InceptionV3等基准模型。这项发表于《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》的成果为临床提供自动化诊断工具，可有效减少不必要的放射暴露。

　　

脑肿瘤作为中枢神经系统最致命的疾病之一，每年导致全球25万人发病，其中2%为恶性。尽管磁共振成像(MRI)是临床诊断的金标准，但传统人工判读存在耗时、主观性强等痛点，不同医师间的诊断差异率高达15-20%。更严峻的是，2020年全球脑肿瘤发病率较2004年激增50%，而早期漏诊率仍居高不下。在此背景下，哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的研究团队在《Journal of Radiation Research and Applied Sciences》发表创新研究，通过混合深度学习技术破解这一临床难题。

研究采用三项关键技术：首先构建融合Contour Extraction Based Extended EfficientNet-B0(CE-EEN-B0)和Residual Group Attention Network(ResGANet)的混合架构；其次开发遗传编程(GP)滤波器消除MRI图像中的Rician噪声；最后采用动态集成学习策略整合多模型优势。实验数据来自Kaggle平台的6420例MRI图像，涵盖胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和无肿瘤四类。

研究结果显示：在分类性能方面，混合模型以99.11%准确率超越所有对照模型（DenseNet121 98.66%、MobileNet 98.45%），F1-Score达99.6%，Cohen's Kappa为0.9910。特别在Grad-CAM可视化中，模型能精准聚焦肿瘤区域。回归分析扩展显示，肿瘤严重程度预测的R²达0.942，MAE仅0.09。

这项研究的突破性在于：首次将CE-EEN-B0的复合缩放策略与ResGANet的残差注意力机制相结合，通过GP去噪使图像信噪比提升32%。临床转化价值显著，据测算可使重复检查减少40%，每个病例节省约15分钟诊断时间。正如讨论部分指出，该模型为实现WHO提出的"智能影像诊断2030"目标提供了可行路径，其模块化设计也可拓展至肺癌、乳腺癌等其它医学影像领域。未来研究将聚焦多中心临床验证和边缘计算部署，推动AI辅助诊断从实验室走向病床旁。