【摘 要】
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目的拟采用不同核磁共振图像、不同机器学习模型来建立胶质瘤术前分级的影像组学模型,探究影像组学模型在胶质瘤术前分级中的可行性。材料与方法回顾性分析术前行常规MRI检查
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目的拟采用不同核磁共振图像、不同机器学习模型来建立胶质瘤术前分级的影像组学模型,探究影像组学模型在胶质瘤术前分级中的可行性。材料与方法回顾性分析术前行常规MRI检查的脑胶质瘤患者93例,分为低级别胶质瘤(LGG组)和高级别胶质瘤(HGG组)。将DICOM格式图像导入GE-AK软件,对T2WI和T1增强(T1CE)图像进行感兴趣区(region of interest,ROI)勾画,将提取得到的直方图特征和纹理特征导入R语言软件包进行特征预处理和降维,选择三种函数建立六种机器学习模型,将全部数据按照7︰3比
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