【摘 要】
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目的探讨基于影像组学特征构建的机器学习模型鉴别表现为肺纯磨玻璃结节的浸润性腺癌与非浸润性腺癌的可行性。方法回顾性分析经手术病理证实的87例CT表现为纯磨玻璃结节的肺
【机 构】
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大连医科大学研究生院,苏北人民医院放射科,GE医疗
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目的探讨基于影像组学特征构建的机器学习模型鉴别表现为肺纯磨玻璃结节的浸润性腺癌与非浸润性腺癌的可行性。方法回顾性分析经手术病理证实的87例CT表现为纯磨玻璃结节的肺腺癌患者,其中浸润性腺癌32例,非浸润性腺癌55例(原位癌17例,微浸润性腺癌38例)。应用ITK-SNAP软件勾画ROI,A.K.软件提取影像组学特征。筛选有意义的特征参数,以Spearman相关性分析和Lasso回归分析进行特征降维。选取降维后的特征参数,分别构建支持向量机(SVM)、随机森林(RF)及逻辑回归(LR)3种机器学习模型,采用
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