【摘 要】
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目的为了评估前列腺癌放疗中直肠并发症的预后,提出一种新型的基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。方法本研究回顾性收集了44例接受外照射放疗的前列腺癌患者的临床数
【机 构】
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南方医科大学生物医学工程学院,广州中医药大学第二附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81728016,81874216);国家重点研发项目(2017YFC0112900);广东省科技厅自筹经费类项目(2017ZC0165)~~
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目的为了评估前列腺癌放疗中直肠并发症的预后,提出一种新型的基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。方法本研究回顾性收集了44例接受外照射放疗的前列腺癌患者的临床数据,从中提取临床参数特征和剂量学特征两种不同模态特征,并利用筛选后的特征子集分别对五种基分类器(向量机、决策树、K近邻、随机森林和XGBoost)进行训练得到不同模态下的多个基分类器,然后采用一种新型的基于多准则决策的权重分配算法依次对同一模态下多个基分类器以及不同模态信息的模型进行融合,最终实现基于多模态特征及多分类器融合的预测模型。本研究采用
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