【摘 要】
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目的基于头颅CT放射组学探究高血压性脑出血早期血肿扩大预测的最佳机器学习方法。方法回顾性分析130例脑出血患者CT图像,提取头颅CT平扫纹理特征,通过选定特征训练分类器,用六种经典的机器学习方法进行交叉验证,评估预测脑出血血肿扩大的稳定性和性能。结果支持向量机（SVM-Radial）的预测性能（AUC为0.714,准确性为0.723）,广义线性模型（GLM）的预测性能（AUC为0.643,准确性为
【基金项目】
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安徽省科技攻关项目（编号：201904a07020060）；
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目的基于头颅CT放射组学探究高血压性脑出血早期血肿扩大预测的最佳机器学习方法。方法回顾性分析130例脑出血患者CT图像,提取头颅CT平扫纹理特征,通过选定特征训练分类器,用六种经典的机器学习方法进行交叉验证,评估预测脑出血血肿扩大的稳定性和性能。结果支持向量机（SVM-Radial）的预测性能（AUC为0.714,准确性为0.723）,广义线性模型（GLM）的预测性能（AUC为0.643,准确性为0.587）,随机森林（RF）的预测性能（AUC为0.686,准确性为0.680）,k近邻（kNN）的预测性能（AUC为0.657,准确性为0.639）,梯度提升树算法（GBM）的预测性能（AUC为0.718,准确性为0.670）,神经网络（NNet）的预测性能（AUC为0.659,准确性为0.680）,其中SVM-Radial表现出较高的预测性能,GLM表现出较低的预测性能。结论基于头颅CT放射组学方法预测高血压性脑出血早期血肿扩大的6种机器学习方法中,SVM-Radial预测性能最好,具有潜在的临床应用价值。
其他文献
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心功能不全作为各种心血管疾病发展的终末阶段,已成为严重的公共健康问题。研究表明,心肌细胞死亡是心功能不全进程中的重要因素,即使少量的心肌细胞死亡都会引起心脏电活动或机械活动紊乱,导致心功能障碍。然而,目前诱导心肌细胞死亡的原因和机制还需进一步阐明。β1肾上腺素受体（β1-adrenergic receptor,β1-AR）过度激活可引起心肌细胞死亡。研究表明,超过50%的心功能不全患者血清中可检测
背景:腹主动脉瘤（abdominal aortic aneurysm,AAA）是一种以主动脉管壁病理性扩张为特点的致命性心血管疾病。当代腹主动脉瘤发病率呈上升趋势,瘤体一旦破裂病死率高达90%。目前,腹主动脉瘤治疗方式以外科手术为主,对于直径小于55mm、瘤体扩张缓慢、不能耐受手术的患者,尚且缺乏有效干预措施。因此,寻找针对其发病机制的有效药物十分重要。研究表明炎症反应在腹主动脉瘤发病过程中发挥重
目的:将自然梯度提升算法引入到传统的集成回归树模型框架中,构建出可用于对连续型结局变量进行概率预测的NGBoost模型。通过不同的模拟数据、公共数据库和真实数据集,验证该模型的预判效果,进行应用探讨;将该模型应用于异质性的冠心病患者群体冠脉堵塞程度的个性化评估中,并为每位患者得出结果空间的全概率分布曲线,为临床决策者制定个性化的治疗方案提供信心。方法:本文数据来源包括三部分,1.通过SAS的数据模
目的:本研究拟评估饮茶、催眠药、体育锻炼对慢性心力衰竭患者再住院的影响,并构建和验证在验证集中基于鞅残差填补法的边缘结构模型在评估处理因素有效性分析中的作用。方法:利用全部数据计算鞅残差,并将鞅残差纳入验证数据集构建关于未测量混杂因素的模型,对主数据库中的未测量因素进行填补。采用模拟研究对传统Cox回归分析、PSC、log（t）填补法与基于鞅残差填补法进行比较,使用偏倚,相对标准差及RMSE指标评
目的:动脉粥样硬化是导致心血管疾病的重要因素,严重威胁人类健康。炎性小体NLRP3在炎症代谢紊乱和动脉粥样硬化发展中均发挥关键作用。细胞外Ca2+超载参与动脉粥样硬化形成,然而Ca2+与NLRP3炎性小体之间的关系及Ca2+活化NLRP3炎性小体是否加速动脉粥样硬化进程讫需阐明。因此拟开展以下研究:（1）炎性小体NLRP3及下游相关因子在血管/内皮细胞中的作用;（2）Ca2+是否参与活化炎性小体N
荧光成像具有操作简单、灵敏度高和实时等优点，而近红外荧光成像能够有效避免生物组织自发荧光干扰。通过设计和合成3个新型近红外氧杂蒽荧光染料NXD-1～NXD-3用于细胞荧光成像。首先，3个氧杂蒽荧光染料分子结构得到核磁共振谱和高分辨质谱的确认。其次，详细研究了这些荧光染料的吸收光谱和荧光光谱，实验数据表明3个荧光染料的发射光谱能够达到近红外区域，其中NXD-3的光谱更为红移，它的最大吸收和发光波长分
目的:1.探究门控心肌灌注显像相位分析左室不同步参数对冠状动脉（冠脉）慢性完全闭塞病变（CTO）患者预后的预测价值。2.探究门控心肌灌注相位分析左室不同步参数与冠脉CTO临床检验指标的关系。3.分析冠脉CTO患者血浆脑钠肽（BNP）水平分布,探究高脑钠肽水平对冠状动脉慢性完全闭塞病变患者主要不良心血管事件（MACE）发生风险的影响,评估BNP预测事件发生的能力。方法:纳入2015年1月-2019年
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