【摘 要】
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为了实现利用XGBoost方法对隆突下淋巴结的良恶性进行分类,提出从CT图像中无创识别隆突下淋巴结的良恶性,利用影像组学方法提取CT图像中隆突下淋巴结的特征。对40例良性和40
【机 构】
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桂林电子科技大学生命与环境科学学院,中山大学肿瘤防治中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(81760322,81460273)
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为了实现利用XGBoost方法对隆突下淋巴结的良恶性进行分类,提出从CT图像中无创识别隆突下淋巴结的良恶性,利用影像组学方法提取CT图像中隆突下淋巴结的特征。对40例良性和40例恶性淋巴结的CT图像进行分类实验,结果表明,隆突下淋巴结的良恶性准确度为0.813,敏感度为0.825,特异度为0.800。通过递归式特征消除方法进行特征分析,选择熵、中值、联合熵3个特征时,识别性能最好。
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