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| 基于机器学习的放射组学特征预测儿童肾母细胞瘤临床分期 | |
| 作者姓名： | 马晓辉 丁玉爽 刘婷婷 闻俊杰 梁佳伟 王金湖 赖灿 周海春 贾绚 |
| 作者单位： | 310000杭州,浙江大学医学院附属儿童医院;310000杭州,浙江大学生物医学工程与仪器科学学院 |
| 摘 要： | 目的 初步探讨基于机器学习建立并验证放射组学特征预测儿童肾母细胞瘤(WT)临床分期划分模型.方法 回顾性分析2014年10月至2020年9月共计107例病理证实的WT患者,对其术前腹部增强CT门静脉期的图像进行感兴趣区(ROI)勾画,之后进行放射组学特征提取,每例提取1781个放射组学特征;采用支持向量机(SVM)建立... |
| 关 键 词： | 肾母细胞瘤 临床分期 放射组学 机器学习 支持向量机 |
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