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X线影像组学在鉴别乳腺良恶性病变中的应用价值及3种模型效能比较

来源 :实用临床医药杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：z325z0

【摘 要】

：

目的探讨X线影像组学在鉴别乳腺良恶性病变中的应用价值,并比较3种预测模型的效能。方法回顾性分析296例乳腺病变患者的临床资料,包括恶性病变149例,良性病变147例。对病变头足位(CC)及内外斜位(MLO)的感兴趣区(ROI)进行手动分隔并最终提取影像组学特征,采用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)进行分类学习,最后运用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)比较不同模型的效能。结果经过特征筛选最后共纳入9个最优特征,分别为形态特征(球形、长轴长度)、一阶特征(均匀性、均值绝对偏

【作 者】

：

王小莉 瞿航 成维艳 赵义 蔡玉建 王苇 

【机 构】

：

扬州大学附属医院影像科

【出 处】

：

实用临床医药杂志

【发表日期】

：

2021年8期

【关键词】

：

X线检查 影像组学 乳腺 机器学习 准确度 特异度 

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目的探讨X线影像组学在鉴别乳腺良恶性病变中的应用价值,并比较3种预测模型的效能。方法回顾性分析296例乳腺病变患者的临床资料,包括恶性病变149例,良性病变147例。对病变头足位(CC)及内外斜位(MLO)的感兴趣区(ROI)进行手动分隔并最终提取影像组学特征,采用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)进行分类学习,最后运用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)比较不同模型的效能。结果经过特征筛选最后共纳入9个最优特征,分别为形态特征(球形、长轴长度)、一阶特征(均匀性、均值绝对偏

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