【摘 要】
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目的:探讨基于乳腺X线图像的纹理分析建立机器学习模型在鉴别乳腺肿块良恶性中的价值。方法:回顾性搜集经病理证实的124个乳腺良性肿块和139个乳腺恶性肿块的乳腺X线图像。并
【机 构】
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徐州医科大学附属宿迁医院,徐州医科大学附属宿迁医院
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目的:探讨基于乳腺X线图像的纹理分析建立机器学习模型在鉴别乳腺肿块良恶性中的价值。方法:回顾性搜集经病理证实的124个乳腺良性肿块和139个乳腺恶性肿块的乳腺X线图像。并按照7﹕3的比例划将所有病灶随即分为训练集和验证集。使用MaZda软件,在X线图像上于乳腺病灶内手动勾画ROI,提取6类共133个纹理特征,经降维处理后,利用训练集数据得到线性判别分析(LDA)、Logistic回归(LR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)共4种模型。在验证集中对这4种模型进行验证。通过符合率、Kappa系数和AU
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