多形性胶质母细胞瘤是最常见的恶性脑肿瘤。多形性胶质母细胞瘤患者的中位总生存期约为多个月。患者被分为两组或三组生存，以提供定制的手术和治疗计划。根据他们的操作系统将多形性胶质母细胞瘤患者分为短期和长期两组。基于患者群体的中值总生存期值确定存活组标准。为了预测多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期，根据他们的生存形成三组：短，中和长。类似的三组总生存期生存预测问题也是挑战的一部分。临床特征如年龄，切除范围和体积特征如坏死程度和肿瘤在术前磁共振成像研究中的增强已被发现是多形性胶质母细胞瘤患者生存的重要独立预测因子。纹理特征已广泛用于多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期组预测。纹理特征，如定向梯度直方图，基于分割纹理分析特征，运行长度矩阵特征，局部二值模式特征和从加权对比度增强得到的特征，加权和液体衰减反转恢复由评估多形性胶质母细胞瘤患者的磁共振成像扫描。因为它们在预测多形性胶质母细胞瘤分子亚型和个月生存状态方面的有效性进行的生存分析。表明动态磁敏度对比增强磁共振图像参数图的纹理特征可有效预测多形性胶质母细胞瘤患者的生存。
　　 分析了几种形状特征，因为它们能够预测多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期。与他们的工作中分析的所有二维形状特征不同，据报道，只有三维形状特征，边界椭球体积比被发现是多形性胶质母细胞瘤患者总生存期的预后。已经显示出一些二维形状特征对乳腺癌患者的肿瘤特征有效。然而，这些二维形状特征和边界椭球体积比尚未用于多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期存活组预测。在这项研究中，临床，体积，形状和纹理特征用于生存组预测。对于神经科医生和神经外科医生来说，生存组预测对于适当的手术和治疗计划提供了更多信息。然而，预测问题更具挑战性，因为与分类问题相比，每个目标类别可用的训练数据更小。在本研究中，使用相同的特征集和预测框架解决了总生存期组预测问题。本研究中使用的一组肿瘤形状特征尚未在总生存期组预测的任何现有文献中报道。随着折叠次数的增加，精度增加。这是因为随着折叠次数的增加，训练集的大小不断增加。随着的值增加，折交叉验证输出接近留一交叉验证输出。
　　 顶部精度最高几除了的所有值的特征选择的排名最高的特征分类问题。为了在研究人员针对多级分类问题的方法中保持一致，研究人员选择使用前几个磁共振排名特征执行分层的几倍交叉验证。对于二级分类，患者年龄是使用的前几个特征。几个形状特征中的几个特征中的几个纹理特征中的，几个二维纹理特征中的和在研究中提取的多个三维纹理特征中的被选择在前几名功能。通过特征选择，在该研究中提取的肿瘤体积特征中没有一个被选择在前几个特征中。对于三级分类，使用在前几个特征中选择患者年龄。几个形状特征中的，几个特征中的，几个纹理特征中的几个二维纹理特征中的以及研究中提取的多个三维纹理特征中的被选择在前几名功能。通过特征选择，在该研究中提取的肿瘤体积特征中没有一个被选择在前几个特征中。与二级预测相比，在三级预测的情况下，形状特征对前几个特征贡献更多。年龄在前几位特征中并且是总生存期预测的重要贡献者与的发现一致。但是，本研究中使用的体积特征均未列入选择的排名前几位的特征中。
　　 作为本研究的一部分，研究人员评估了总生存期组预测的一组形状特征，这些特征尚未用于此问题。平均边界粗糙度，零交叉，径向距离熵和肿瘤形状特征的平均径向距离满足二级分类问题的特征选择标准。除此之外，肿瘤形状的圆度和径向距离标准偏差满足三级分类问题的特征选择标准。因此，在许多纹理特征上选择的二维形状特征显示其在总生存期组预测研究中的相关性。然而，三维形状特征边界椭球体积比不符合多级分类问题的特征选择标准。预测总生存期组的高精度表明，该工作中实现的特征选择和预测方案对于多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期组预测是有效的。该研究使用了一整套肿瘤体积和形状特征以及来自多形性胶质母细胞瘤患者的多通道磁共振图像的纹理特征用于总生存期预测。患者年龄也被用作本研究的特征。本研究中使用的形状特征首次被评估为多形性胶质母细胞瘤患者的总生存期预测。实现的特征选择和预测方案为多级总生存期组预测提供了高精度。分层的几倍交叉验证二级分类的准确率为而三级分类的准确率。将来，可以将的性能与梯度增强树的性能进行比较，梯度增强树在其他应用中已经显示出比基于的方法的显着改进。还可以探索深度学习算法，因为它们消除了对特征工程的需求。