【摘 要】
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目的建立用于软组织瘤磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)影像辅助诊断的计算机影像组学方法。方法收集了在中国医科大学附属辽宁省肿瘤医院就诊的75例软组织瘤患者的T1增强和T1平扫序列MRI影像数据,采用无监督k-means算法将肿瘤区域分割为高亮度和低亮度亚区。分别提取瘤内亚区及肿瘤完整区域的影像组学特征建立模型,评估各区域诊断价值,建立基于k-最邻近机器学习分类器的融合模型,绘制受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC
【机 构】
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济宁医学院基础医学院,中国医科大学智能医学学院,辽宁省肿瘤医院（中国医科大学肿瘤医院）医学影像科
【基金项目】
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国家癌症中心攀登基金(NCC201806B011),健康医疗大数据研究课题(HMB201903101),2020沈阳市教科工委高校“双服务”重点项目(20200802),济宁医学院青年教师科研扶持基金(JY2017KJ023)。
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目的建立用于软组织瘤磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)影像辅助诊断的计算机影像组学方法。方法收集了在中国医科大学附属辽宁省肿瘤医院就诊的75例软组织瘤患者的T1增强和T1平扫序列MRI影像数据,采用无监督k-means算法将肿瘤区域分割为高亮度和低亮度亚区。分别提取瘤内亚区及肿瘤完整区域的影像组学特征建立模型,评估各区域诊断价值,建立基于k-最邻近机器学习分类器的融合模型,绘制受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC
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