期刊专题

10.3969/j.issn.1009-6663.2022.10.018

基于增强CT影像组学特征鉴别诊断B3型胸腺瘤与胸腺癌

沈洁张怡帆何健
南京鼓楼医院;南京大学医学院附属鼓楼医院;
引用
目的 评估增强CT影像组学特征在B3型胸腺瘤和胸腺癌鉴别诊断中的差异.方法 共纳入收集51例2000年1月—2021年10月具有详细病理结果胸腺肿瘤,其中B3型胸腺瘤29例,胸腺癌22例,按7:3比例随机分为训练集和测试集.应用3D-slicer软件从中提取影像组学特征,包括形态学特征、一阶直方图特征、二阶直方图特征及高阶特征,应用python3.8语言软件行T检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对高维特征降维、筛选,在训练集中,分别采用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)机器学习方法构建诊断预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)评估其鉴别效能,应用独立的内部测试集验证上述预测模型.结…展开v

B3型胸腺瘤、胸腺癌、影像组学、随机森林、支持向量机

27

TP301.6;R743.34;TP272

2022-10-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

1539-1543

暂无封面信息
查看本期封面目录

临床肺科杂志

CSTPCD

1009-6663

34-1230/R

27

2022,27(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn