【摘 要】
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目的:本文主要研究基于机器学习的MRI影像组学模型在预测胶质母细胞瘤Ki-67指数表达水平中的应用,实现术前预测胶质母细胞瘤Ki-67指数表达水平。方法:收集新疆自治区人民医院2016年1月至2022年1月符合纳入标准的IDH野生型胶质母细胞瘤共患者85例,患者术前均行MRI平扫T2FLAIR序列扫描检查,其中Ki-67低表达组44例,高表达组41例,部分患者行T1-CE扫描,其中Ki-67低表达
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目的:本文主要研究基于机器学习的MRI影像组学模型在预测胶质母细胞瘤Ki-67指数表达水平中的应用,实现术前预测胶质母细胞瘤Ki-67指数表达水平。方法:收集新疆自治区人民医院2016年1月至2022年1月符合纳入标准的IDH野生型胶质母细胞瘤共患者85例,患者术前均行MRI平扫T2FLAIR序列扫描检查,其中Ki-67低表达组44例,高表达组41例,部分患者行T1-CE扫描,其中Ki-67低表达组43例、Ki-67高表达组37例,对T2FLAIR序列组及T1-CE序列组图像分别进行勾画,按照70%:30%的比例随机划分训练组、测试组,使用T-test及LASSO算法逐步筛选出T2FLAIR组8个、T1-CE组5个重要特征,运用随机森林、逻辑回归及K最邻近、支持向量机四种机器学习方法建立鉴别模型,使用准确性、灵敏度、特异度、AUC值分别评价训练组、测试组模型的性能。结果:基于T2FLAIR序列组建模效果较好,逻辑回归模型较优异,在训练组Accuracy为0.92,AUC值为0.91,在验证组Accuracy为0.92,AUC值为0.92,随机森林模型在验证组指标相对次好Accuracy为0.92,AUC值为0.90,再次为SVM模型训练组Accuracy为0.90,AUC值为0.90,在验证组Accuracy为0.85,AUC值为0.88,最后为KNN模型训练组Accuracy为0.86,AUC值为0.86,在验证组Accuracy为0.85,AUC值为0.84,T1WI增强序列组建模性能低于T2FLAIR序列组,其中逻辑回归在训练组指标最高Accuracy为0.86,AUC值为0.84,在验证组效能最低Accuracy为0.67,AUC值为0.68,KNN及SVM在训练组效能相同Accuracy为0.84,AUC值为0.82,在验证组Accuracy为0.92,AUC值为0.92,在验证组KNN模型效果最佳Accuracy为0.79,AUC值为0.81,两序列组随机森林训练组AUC、Accuracy值均为1.00。结论:基于T2FLAIR、T1-CE序列组建模对于判别Ki-67高、低级别组有较高的临床术前应用价值。
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随着中国文化“走出去”战略的实施,中国现当代文学作品在国际上得到积极推广,其翻译研究也日益兴起。然而,中国现当代文学作品的翻译及其研究似乎都缺乏一定的国际影响力。在国外,中国许多主要作家及其作品仍然不为人所知。例如,当代著名作家张贤亮的杰作——《绿化树》,由译界泰斗戴乃迭翻译而成,但其翻译研究却寥寥无几。作为中国现当代文学作品中的一部重要著作,理应得到更多关注。本研究以生态翻译学为理论指导,以《绿
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