机器学习方法对前列腺癌的诊断价值

来源 :分子影像学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jht20007

【摘要】

：

目的建立联合多参数MRI前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)v2.1评分及临床数据的决策树、K近邻、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机5种机器学习模型,评价上述模型对前列腺癌

【作者】

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柏冬王浩李璐王宏林

【机构】

：

航天中心医院（北京大学航天临床医学院）放射科,32081部队,盐城师范学院信息工程学院

【出处】

：

分子影像学杂志

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

决策树 K近邻朴素贝叶斯随机森林支持向量机前列腺癌预测诊断 PI-RADS v2.1 decision treeK-nearest neighborn

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61602400)

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目的建立联合多参数MRI前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)v2.1评分及临床数据的决策树、K近邻、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机5种机器学习模型,评价上述模型对前列腺癌的诊断价值。方法回顾性分析在本院接受MR检查并获得的病理结果的242例患者。将PI-RADS v2.1评分、年龄、总前列腺特异抗原、游离前列腺特异抗原、游离前列腺特异抗原比值、体积、前列腺特异抗原密度录入5种机器学习模型进行诊断。通过F1值及ROC曲线评价机器学习模型的诊断价值并且计算特征变量所占比重大小。结果随机森林模型诊断前列

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