【摘 要】
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目的探讨基于CT影像组学预测肺腺癌中的原位癌(AIS)和微浸润腺癌(MIA)以及浸润性腺癌(IAC)的价值。方法回顾性分析542例经手术病理确诊且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS及MI
【机 构】
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吉林省肿瘤医院放射线科,深圳技术大学校医院放射线科
【基金项目】
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吉林省卫生与健康技术创新项目(2018J026)
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目的探讨基于CT影像组学预测肺腺癌中的原位癌(AIS)和微浸润腺癌(MIA)以及浸润性腺癌(IAC)的价值。方法回顾性分析542例经手术病理确诊且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS及MIA归为第1组,IAC为第2组。比较2组患者性别和年龄差异。采用特征提取软件提取病灶三维纹理特征参数,分析组间差异明显的影像组学特征,筛选最佳影像组学特征构建预测模型。按2∶1比例将数据分为训练集和验证集,采用6种机器学习算法对5倍交叉验证数据集进行分类,选择最佳分类器;以之分析5倍交叉验证数据集、训练集和验证集,获得模型预
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