放射組學(xué)在肺癌診斷中的應(yīng)用
摘要：目的：通過放射組學(xué)對肺癌病例進行定量特征提取, 優(yōu)化選擇, 然后通過機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)肺癌病例討論和分析.方法：通過公開數(shù)據(jù)庫 LIDC 中提取 224 例和醫(yī)院收集 250 例肺結(jié)節(jié)病例, 提取共 841 個放射組學(xué)特征; 對特征進行正態(tài)分析和方差齊性分析,雙獨立樣本t檢驗進行降維; 其余采用秩和分析降維, 之后采取 Pearson 相關(guān)系數(shù)降維, 最后通過機器學(xué)習(xí)方法進行分類.結(jié)果： 來自 LIDC 數(shù)據(jù)庫和來自醫(yī)院的數(shù)據(jù)在基于隨機森林的分類器中的結(jié)果分別為 AUC=0.6571、 ACC=76.26%, AUC=0.8667、ACC=76%;在基于支持向量機的分類器中的結(jié)果分別為 AUC=0.6429, ACC=76.37%, AUC=0.7733、ACC=72%. 結(jié)論：在肺癌良惡診斷鑒別中, 使用放射組學(xué)特征方法可以鑒別良惡性.基于紋理特征的計算機輔助診斷系統(tǒng)可以提高對此類結(jié)節(jié)的診斷效能.
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天津醫(yī)科大學(xué)學(xué)報雜志
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