【摘 要】
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目的:基于增强CT比较不同机器学习算法所建立的影像组学模型在肾乏血供透明细胞癌与非透明细胞癌中的诊断效能。材料与方法:本研究回顾性收集肾细胞癌患者70例,其中肾乏血供透明细胞癌37例,非透明33例,所有患者影像及临床病理资料齐全。对各患者的临床资料（年龄、性别、是否吸烟）进行统计学分析。然后将本研究70例患者的增强CT图像导入到Dr.Wise多模态研究平台（https://keyan.deepwi
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目的:基于增强CT比较不同机器学习算法所建立的影像组学模型在肾乏血供透明细胞癌与非透明细胞癌中的诊断效能。材料与方法:本研究回顾性收集肾细胞癌患者70例,其中肾乏血供透明细胞癌37例,非透明33例,所有患者影像及临床病理资料齐全。对各患者的临床资料（年龄、性别、是否吸烟）进行统计学分析。然后将本研究70例患者的增强CT图像导入到Dr.Wise多模态研究平台（https://keyan.deepwise.com）,由两名影像科医师对病灶的CT增强图像（包括动脉期、静脉期及延迟期）逐层手动勾画ROI,并提取影像组学特征,通过特征相关性分析的方法来对这些特征进行降维,基于5种不同种类机器学习分类器模型的AUC值及准确度选择效能最佳的增强期像,在此期像基础上将4种特征选择方法5种机器学习分类器两两组合,通过十折交叉验证构建20个分类模型,模型的诊断及预测性能则通过曲线下面积（ROC）、准确度及AUC热图等进行评估。结果:本组实验显示肾乏血供透明细胞癌和非透明细胞癌在年龄、性别、是否吸烟及病灶部位方面不存在显著关系。不同分类器在三期增强模型中均以动脉期预测效能最佳,动脉期LR验证集AUC为0.893;准确度为0.828;RF验证集AUC为0.897;准确度为0.828;SVM验证集AUC为0.875;准确度为0.857,KNN验证集AUC为0.872;准确度为0.757;DT验证集AUC为0.850;准确度为0.785,基于动脉期将4种特征选择方法5种机器学习分类器两两组合,建立20种分类预测模型,其中表现最好的是递归特征消除法（recursive feature elimination,RFE）与随机森林（random forest,RF）分类器相结合的"RFE-RF"模型,其验证集上AUC为0.919;准确度为0.842;敏感性为0.888;特异性为0.794;阳性预测值为0.820;阴性预测值为0.871。结论:1、基于增强CT动脉期构建的影像组学模型较静脉期及延迟期能更好的鉴别肾乏血供透明细胞癌与非透明细胞癌。2、基于增强CT动脉期所建立的RFE-RF影像组学模型在鉴别乏血供肾透明细胞癌与非透明细胞癌中具有良好表现。
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目的 分析促甲状腺激素（TSH）、甲状腺过氧化物酶抗体（TPOAb）及促甲状腺素受体抗体（TRAb）联合检测对自身免疫性甲状腺疾病（AITD）的诊断价值。方法 选取2020年4月至2021年10月该院收治的60例AITD患者作为AITD组，60例非AITD患者作为非AITD组，60例健康体检者作为对照组。对3组研究对象均进行TSH、TPOAb和TRAb水平检测，比较3组检测阳性率及TSH、TPOA
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目的:1.观察评价双源CT test-bolus与bolus-tracking两种CTPA成像方法的优缺点。2.采用小剂量测试技术探讨影响双源CT CTPA达峰时间的相关个体因素。材料与方法:1.对160例符合临床指征并行CTPA检查患者随机平均分为两组。A组依据test bolus确定扫描延迟时间,B组依据bolus tracking进行触发扫描。由两位具有多年工作经验的放射科医师对两组图像质量
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本文研究了热电联产集中供冷的技术方式,从技术、经济的角度分析了利用既有热电联产供热管网实现集中制冷的可行性,提出了实施集中制冷时需要考虑的问题。
目的:肥厚型心肌病（Hypertrophic cardiomyopathy,HCM）是一种临床表型多样的基因遗传性疾病,其基本特征为左室壁的非对称性肥厚,由于其定义标准主要是基于左心室,右心室、左心房功能被长期忽视,本次研究的目的是通过磁共振多参数整体评估肥厚型心肌病患者左、右心室、左心房的心功能改变,探讨左室心肌纤维化与心肌应变之间的关系,并且探究左房心肌应变参数对HCM患者房颤发生的预测价值,
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