基于机器学习的放射组学预测非小细胞肺癌EGFR基因突变

来源 :医学影像学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dlj0425jack

【摘要】

：

目的基于机器学习建立并验证放射组学预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变模型。方法收

【作者】

：

胡丽霞江长思罗燕梅东东龚静山马捷

【机构】

：

暨南大学第二临床医学院深圳市人民医院放射科

【出处】

：

医学影像学杂志

【发表日期】

：

2019年7期

【关键词】

：

非小细胞肺癌体层摄影术 X线计算机放射组学机器学习

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目的基于机器学习建立并验证放射组学预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变模型。方法收集462例病理证实的NSCLC且术前行CT和明了EGFR基因状态的患者。从患者术前薄层CT中提取107个放射组学特征。采用随机森林(random forest)建立机器学习模型预测NSCLC的EGFR突变状态,并采用5-折叠交叉验证进行校正。结果462例NSCLC患者中,EGF

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