期刊简介
本刊是天津医科大学主办的大型综合性学术期刊，是国内外公开发行刊物，国内统一刊号：CN12-1259/R，国际标准连续出版物号：ISSN1006-8147。刊期：季刊，页码：128页(8个印张)。主要栏目有基础医学论著、临床医学论著、报道与交流、个例报告、护理医学、医学综述、医学教育研究等10个栏目。读者对象：医学院校的教师和科研人员，医学教育管理人员，临床教师和科研人员以及中级以上的医护人员等。
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- 杂志名称：天津医科大学学报杂志
- 主管单位：天津市教育委员会
- 主办单位：天津医科大学
- 国际刊号：1006-8147
- 国内刊号：12-1259/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：1999年被评为天津市高校学报一等奖期刊收录：上海图书馆馆藏, 知网收录(中), 维普收录(中), 万方收录(中), 国家图书馆馆藏
放射组学在肺癌诊断中的应用
方胜儒；李逸凡；张宇威；蔡娜；郭丽
关键词：计算机辅助诊断技术, 肺结节, 放射组学, 纹理特征
摘要：目的:通过放射组学对肺癌病例进行定量特征提取,优化选择,然后通过机器学习方法实现肺癌病例讨论和分析.方法:通过公开数据库LIDC中提取224例和医院收集250例肺结节病例,提取共841个放射组学特征;对特征进行正态分析和方差齐性分析,双独立样本￡检验进行降维;其余采用秩和分析降维,之后采取Pearson相关系数降维,后通过机器学习方法进行分类.结果:来自LIDC数据库和来自医院的数据在基于随机森林的分类器中的结果分别为AUC=0.657 1、ACC=76.26％,AUC=0.866 7、ACC=76％;在基于支持向量机的分类器中的结果分别为AUC=0.642 9,ACC=76.37％,AUC=0.773 3、ACC=72％.结论:在肺癌良恶诊断鉴别中,使用放射组学特征方法可以鉴别良恶性.基于纹理特征的计算机辅助诊断系统可以提高对此类结节的诊断效能.
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