【摘 要】
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目的观察基于X线及超声的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)选取影像学特征构建的机器学习模型预测乳腺癌分子分型的可行性。方法回顾性分析200例经病理的浸润性乳腺癌,根据免
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFC0121903),广东省自然科学基金(2018A0303130215),广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011168)
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目的观察基于X线及超声的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)选取影像学特征构建的机器学习模型预测乳腺癌分子分型的可行性。方法回顾性分析200例经病理的浸润性乳腺癌,根据免疫组织化学结果分为Luminal组(n=109)与非Luminal组(n=91),组内按7∶3比例随机分为训练亚组及测试亚组。采集11个临床信息,并提取24个影像学特征,建立4种机器学习模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型预测不同分子分型乳腺癌的效能,比较各模型曲线下面积(AUC)的差异。结果测试组随机森林(RF)、极端梯
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