基于平扫CT的Logistic回归模型和朴素贝叶斯模型预测血肿扩大

来源 :中国医学影像技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wushong

【摘要】

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目的探究基于平扫CT的Logistic回归模型和朴素贝叶斯(NB)模型预测自发性脑出血早期血肿扩大(HE)的价值。方法回顾性分析208例自发性脑出血患者的临床、初次CT扫描和24 h内随

【作者】

：

宋祖华周治明郭大静唐茁月李欣

【机构】

：

重庆医科大学附属第二医院放射科,重庆市人民医院放射科

【出处】

：

中国医学影像技术

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

脑出血机器学习体层摄影术 X线计算机 cerebral hemorrhage machine learning tomography X-ray compu

【基金项目】

：

重庆市科卫联合医学科研重点项目(2019ZDXM010),重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0294),重庆市医学科研计划重点项目(20141016)

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目的探究基于平扫CT的Logistic回归模型和朴素贝叶斯(NB)模型预测自发性脑出血早期血肿扩大(HE)的价值。方法回顾性分析208例自发性脑出血患者的临床、初次CT扫描和24 h内随访CT资料,以随访CT显示血肿体积比例较前增加>33%或体积差>6 ml为HE,将患者分为HE组(86例)和非HE组(122例)。比较2组间临床资料和影像学特征的差异,采用Logistic回归和NB方法分别建立预测HE模型,并评估其预测性能。结果多因素方差分析表明男性患者(OR=3.814)、糖尿病病史(OR=

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