【摘 要】
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目的建立基于R-Tree和Logstic回归2种机器学习算法的影像组学模型,探讨2种算法鉴别临床显著前列腺癌(CsPCa)与非显著癌(CiPCa)的诊断效能。方法回顾性收集经病理证实为PCa的
【机 构】
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陕西省人民医院MRI室,空军军医大学附属西京医院放射科
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2018SF-169)
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目的建立基于R-Tree和Logstic回归2种机器学习算法的影像组学模型,探讨2种算法鉴别临床显著前列腺癌(CsPCa)与非显著癌(CiPCa)的诊断效能。方法回顾性收集经病理证实为PCa的病人142例,年龄65~86岁,平均(73.7±8.24)岁,其中CsPCa 101例,CiPCa 41例。所有病人术前均进行双参数(T2WI+ADC)MRI检查。由2位放射医师采用ITK-SNAP软件手动勾画病灶的三维兴趣区(VOI)。采用A.K软件对获得的VOI进行特征提取、降维、筛选,并根据机器学习算
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