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基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类
基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类
作者:
周志勇
戴亚康
朱建兵
杨熠
沈钧康
钱旭升
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤
肾透明细胞癌
影像组学
机器学习
摘要:
目的 在术前准确鉴别乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fat-poor angiomyolipoma,fp-AML)和肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)对制定正确的治疗方案是至关重要的.为了提高fp-AML和ccRCC的分类准确率,本文提出一种基于影像组学技术的分类模型.方法 回顾性地收集苏州大学附属第二医院放射科18例fp-AML患者和42例ccRCC患者的CT图像.首先,从CT图像中提取430个影像组学特征.然后,分3步进行特征选择:计算皮尔森相关矩阵剔除冗余特征;使用Welch's t检验确定具有显著差异的特征;利用序列浮动前向选择算法选择具有鉴别能力的特征.最后,建立k最近邻(k-nearest neighborhood,kNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 4种分类器进行分类.结果 SVM分类器所构建的模型获得了最佳分类性能,正确率、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积分别为91.67%、88.89%、92.86%、84.21%、95.12%和0.9418.结论 本研究所构建的模型能提高fp-AML和ccRCC的分类准确率,能辅助医生进行fp-AML和ccRCC的鉴别诊断.
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进展期胃癌CT影像学特征与组织学分化的相关性研究
胃肿瘤/病理学
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文献信息
篇名
基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类
来源期刊
北京生物医学工程
学科
医学
关键词
乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤
肾透明细胞癌
影像组学
机器学习
年,卷(期)
2020,(1)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
15-20
页数
6页
分类号
R318.04
字数
3114字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2020.01.003
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
沈钧康
209
1284
17.0
24.0
2
周志勇
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
22
117
6.0
9.0
3
朱建兵
5
2
1.0
1.0
5
戴亚康
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
17
66
4.0
7.0
8
杨熠
2
1
1.0
1.0
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钱旭升
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
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传播情况
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2020(1)
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乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤
肾透明细胞癌
影像组学
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京生物医学工程
主办单位:
北京市心肺血管疾病研究所
出版周期:
双月刊
ISSN:
1002-3208
CN:
11-2261/R
开本:
16开
出版地:
北京安定门外安贞医院
邮发代号:
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15960
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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