【摘 要】
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目的：通过最近邻判断样本类别标签模型KNN和支持向量模型SVM两种机器学习和多元统计分析的方法评估多b值弥散加权成像双指数模型(Intravoxel incoherent motion,IVIM)与传统弥散加权成像在乳腺疾病诊断中的价值。方法：连续收集我院进行乳腺MR检查的103位患者113处乳腺病变(良性病灶53例,恶性病灶60例),获得被试知情同意后在增强前行传统弥散加权成像及多b值弥散加权成
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的：通过最近邻判断样本类别标签模型KNN和支持向量模型SVM两种机器学习和多元统计分析的方法评估多b值弥散加权成像双指数模型(Intravoxel incoherent motion,IVIM)与传统弥散加权成像在乳腺疾病诊断中的价值。方法：连续收集我院进行乳腺MR检查的103位患者113处乳腺病变(良性病灶53例,恶性病灶60例),获得被试知情同意后在增强前行传统弥散加权成像及多b值弥散加权成像,结合动态增强图像在多b图像上选取感兴趣,以正常腺体为对照,运用IVIM模型处理数据得到D*(pseudodiffusion coefficient)、D(diffusion coefficient)、f(perfusion fraction)以及传统弥散加权图像表观弥散系数ADC值(Apparent Diffusion Coefficient)。
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