第一部分基于機器學(xué)習(xí)的影像組學(xué)特征及模型在鑒別腎臟良惡性腫瘤方面的研究目的應(yīng)用機器學(xué)習(xí)影像組學(xué)特征及模型鑒別腎臟良惡性腫瘤,評估模型的診斷效能。方法將188例腎臟惡性腫瘤與39例良性腫瘤患者按照7:3比例隨機為訓(xùn)練組與測試組（訓(xùn)練:158例,測試:69例）。取患者增強CT（皮質(zhì)期）的影像資料手動勾畫腫瘤的感興趣區(qū)后提取396個影像組學(xué)特征,分別釆用相關(guān)性分析移除相關(guān)性系數(shù)大于0.9的特征、單因素邏輯回歸保留P<0.05特征、套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）、多因素邏輯回歸保留P<0.05的特征4種方法依次進行特征降維,篩選出4個差異最大的組學(xué)特征,分別是Quantile0.025,Min Intensity,One Voxel Volume,Small Area Emphasis,并創(chuàng)建了3個機器學(xué)習(xí)模型:支持向量機模型、隨機森林模型、邏輯回歸模型。使用受試者工作曲線下面積（AUC）值、準確度、敏感度、特異度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值評估模型的診斷效能。結(jié)果腎臟惡性腫瘤188例,良性腫瘤39... 

【文章來源】：河北大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
中英文縮略詞表
第一章 緒論
第二章 實驗部分
    第一部分 基于機器學(xué)習(xí)的影像組學(xué)特征及模型在鑒別腎臟良惡性腫瘤方面的研究
        2.1.1 資料與方法
        2.1.2 結(jié)果
        2.1.3 討論
        2.1.4 附圖
    第二部分 基于增強CT的影像組學(xué)在腎透明細胞癌與乏脂肪型腎血管平滑肌脂肪瘤鑒別診斷的應(yīng)用研究
        2.2.1 資料與方法
        2.2.2 結(jié)果
        2.2.3 討論與結(jié)論
        2.2.4 附圖
研究局限性與展望
參考文獻
綜述
    參考文獻
致謝
個人簡介及攻讀學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]腎臟腫瘤的3.0T MR擴散加權(quán)成像及多期動態(tài)增強研究[D]. 張瑾.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 2011

碩士論文
[1]基于CT雙期增強掃描圖像的影像組學(xué)在腎腫瘤的應(yīng)用研究[D]. 李健文.南京大學(xué) 2019
[2]體素內(nèi)不相干運動擴散加權(quán)成像在腎臟腫瘤的初步應(yīng)用[D]. 李璐.中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院 2015



本文編號：3037958