【摘 要】
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背景急性脑卒中具有较高的致残、致死率,而血管内取栓(EVT)治疗可有效改善患者预后,但对其预后的评估尚缺少准确、简便的方法。因此,寻找可早期预测急性脑卒中患者EVT治疗后预后的方法对临床治疗方案的制定至关重要。目的探讨基于弥散加权成像(DWI)的影像组学特征及机器学习构建急性脑卒中患者EVT治疗后预后预测模型,并分析其预测效能。方法本研究为回顾性研究。选取2017年1月至2020年6月南京市第一医院收治的急性脑卒中患者280例,采用分层随机抽样法分为训练集196例和测试集84例。提取训练集患者DWI影像组
【机 构】
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江苏省江阴市中医院影像科,南京医科大学附属南京医院南京市第一医院医学影像科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(82001811),南京市卫生科技发展专项医药卫生科研课题(YKK18101)。
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背景急性脑卒中具有较高的致残、致死率,而血管内取栓(EVT)治疗可有效改善患者预后,但对其预后的评估尚缺少准确、简便的方法。因此,寻找可早期预测急性脑卒中患者EVT治疗后预后的方法对临床治疗方案的制定至关重要。目的探讨基于弥散加权成像(DWI)的影像组学特征及机器学习构建急性脑卒中患者EVT治疗后预后预测模型,并分析其预测效能。方法本研究为回顾性研究。选取2017年1月至2020年6月南京市第一医院收治的急性脑卒中患者280例,采用分层随机抽样法分为训练集196例和测试集84例。提取训练集患者DWI影像组
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