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| 基于放射组学的不同机器学习模型对儿童肾母细胞瘤临床分期能力的研究 | |
| 作者姓名： | 马晓辉 丁玉爽 杨婧 刘婷婷 梁佳伟 贺敏 赖灿 张瑞方 周海春 舒强 贾绚 |
| 作者单位： | 310000杭州,浙江大学医学院附属儿童医院,国家儿童健康与疾病临床医学研究中心;310000杭州,浙江大学医学院;310000杭州,浙江大学生物医学工程与仪器科学学院 |
| 基金项目： | 浙江省卫生厅医药卫生科技计划项目（编号：2022492239）; |
| 摘 要： | 目的 儿童肾母细胞瘤(WT)的分期对于治疗计划和预后预测非常重要,本研究拟利用放射组学特征进行机器学习来预测WT的临床分期.方法 将2014年10月至2020年10月共计108例经病理证实的WT患者纳入研究,对患者术前腹部增强CT门静脉期的图像进行回顾性分析,勾画肿瘤感兴趣区(ROI)并进行放射组学特征提取,每例提取1... |
| 关 键 词： | 肾母细胞瘤 临床分期 体层摄影术 X线计算机 放射组学 机器学习 |
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