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脑膜瘤是一种常见的脑部肿瘤，Ki-67作为肿瘤细胞增殖的标志物，对于评估肿瘤的生物学行为、预后以及治疗方案的制定具有至关重要的作用。然而，传统的Ki-67检测依赖于组织学切片和免疫组化染色等方法，这些技术具有一定的局限性，比如需要侵入性操作、成本高且耗时。因此，开发一种能够非侵入性地、准确地预测脑膜瘤Ki-67表达水平的方法，对于临床诊疗意义深远。MR图像作为一种常见的非侵入性影像学检查手段，已被广泛应用于脑部肿瘤的诊断和治疗评估。通过多模态深度学习模型，能够结合不同来源的MR图像数据（如T1加权、T2加权、增强扫描等），提取肿瘤的结构特征与纹理特征，进而构建出更为精确的预测模型。这种方法不仅可以为脑膜瘤患者提供更为准确的个性化预后评估，还能够指导临床医生根据预测结果调整治疗策略，从而提高患者的治疗效果和生存质量。此外，该研究推动了医学影像学和人工智能技术的深度融合，促进了无创性诊断方法的革新，并为未来其他肿瘤的生物标志物预测提供了借鉴和方法支持。
今天阅读的是一篇来自NPJ Precision Oncology期刊，近期发表的一篇论文《A multi-modal deep learning model for prediction of Ki-67 for meningiomas using pretreatment MR images》，该文章利用多模态技术，开发了一个通过MRI数据准确评估脑膜瘤Ki-67指数的深度学习模型。凭借该研究多模态融合的启发，本文对如何解释不同模态信息融合进行了更进一步的分析。
该研究采用2017年1月到2023年12月期间的2个医疗机构1239名脑膜瘤手术切除患者，涵盖了T1WI、T2WI、FLAIR以及T1C四种MRI序列。
该研究的技术路线大致可以划分为3个阶段。首先是对影像中的脑膜瘤区域进行勾画，并通过PyRadiomics提取传统影像组学特征；其次是提出级联多模态模型，整合不同模态信息并生成Ki-67指数预测结果；最后通过生存分析及多种评价指标对预测模型进行分析评价。
该研究提出的级联多模态Ki-67指数预测模型包含由三个Transformer模块构成，依次整合MRI影像的深度学习特征、放射学特征以及传统影像组学特征。其中深度学习特征以MRI图像作为输入，使用预训练的CNN-Transformer深度学习模型进行特征提取；放射学特征包括肿瘤水肿指数、肿瘤内坏死、肿瘤周围脑脊液裂隙和包膜增强4类；传统影像组学特征通过PyRadiomics提取。
该研究通过ROC曲线分析，F1得分等评价指标对预测模型效果进行评价，利用Grad-CAM突出影像关键区域，结合注意力图可视化和分析每个模态对预测的贡献，采用生存分析进行临床验证。
该研究在讨论部分对传统影像组学特征与深度学习特征在级联多模态预测模型中的作用进行探讨，虽然不一定正确但非常有参考价值。
参考文献：
CHEN C, ZHAO Y, CAI L, 等. A multi-modal deep learning model for prediction of Ki-67 for meningiomas using pretreatment MR images[J/OL]. npj Precision Oncology, 2025, 9(1): 21.
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