【摘 要】
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目的利用影像组学与集成学习进行肝脏脂肪变性分级研究。方法回顾性分析2018年6月至8月于上海市第一人民医院进行MR上腹部mDixon成像序列扫描的成人患者资料,将患者的MRI数据
【机 构】
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东南大学生物科学与医学工程学院,上海市第一人民医院放射科
【基金项目】
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江苏省重点研发计划(产业前瞻与共性关键技术)资助项目(BE2017007-3)
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目的利用影像组学与集成学习进行肝脏脂肪变性分级研究。方法回顾性分析2018年6月至8月于上海市第一人民医院进行MR上腹部mDixon成像序列扫描的成人患者资料,将患者的MRI数据利用影像组学特征提取方法和机器学习进行建模,研究采用3项指标对三种集成学习分类算法(AdaBoost、GBDT与XGBoost)的性能进行评估,包括准确率、精确率、召回率。结果XGBoost算法性能最佳,分类准确率达到81.9%;五项特征重要性之和大于19%,即在总体肝脏脂肪变形程度轻中度分类模型之中所占权重接近1/5。结论影像组
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