【摘 要】
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<正>目的建立多模态超声组学在肝纤维化模型,利用机器学习进行诊断。材料与方法本前瞻性研究共纳入144名慢性乙型肝炎患者。利用放射组学参数(CR)、原始射频参数(ORF)和动态
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<正>目的建立多模态超声组学在肝纤维化模型,利用机器学习进行诊断。材料与方法本前瞻性研究共纳入144名慢性乙型肝炎患者。利用放射组学参数(CR)、原始射频参数(ORF)和动态微血管成像(CEMF)参数建立超声组学模型,生成肝纤维化超声成像的高通量定量数据。通过相关性比较和聚类分析探讨三大类参数的特征。选择参数对肝纤维化、炎症活动和脂肪变性分级进行诊断性实验。利用机器学习算法通过计算曲线下面积(AUC)对超声组学模型在纤维化分级进行评价。
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