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【中文期刊】 丁川 李小虎 等 《安徽医科大学学报》 2022年57卷1期 161-164页ISTICPKUCA
【摘要】 目的 基于头颅CT放射组学探究高血压性脑出血早期血肿扩大预测的最佳机器学习方法.方法 回顾性分析130例脑出血患者CT图像,提取头颅CT平扫纹理特征,通过选定特征训练分类器,用六种经典的机器学习方法进行交叉验证,评估预测脑出血血肿扩大的稳定性和性能.结果 支持向量机(SVM-Radial)的预测性能(AUC为0.714,准确性为0.723),广义线性模型(GLM)的预测性能(AUC为0.643,...
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【中文期刊】 彭霞 包婉秋 等 《临床放射学杂志》 2022年41卷2期 236-240页ISTICPKU
【摘要】 目的 自发性脑出血早期血肿扩大提示预后不良.本研究旨在通过对脑出血感兴趣区(ROI)进行纹理分析来预测脑出血的早期扩大.方法 搜集115例自发性脑出血患者,分为血肿扩大组(阳性组)和未扩大组(阴性组).手动勾画ROI,用MaZda 4.6软件提取纹理特征.利用Fisher、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)和交互信息(MI)三种方法对纹理特征进行降维,分别提取10个最佳特征参数.采用...
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