- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。 二、投稿方式： 1、 请使用电子邮件方式投递稿件。 2、 编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、 请按稿件内容投递到相关编辑信箱 三、稿件著作权： 1、 投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、 投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、 投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、 投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、 投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、 投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。
肿瘤学论文_基于ABUS和机器学习模型对乳腺结节
作者:网站采编关键词:
摘要：文章摘要:[目的]探讨基于乳腺全容积成像（ABUS）机器学习模型对乳腺结节良恶性的诊断效能。[方法]收集因“乳腺结节”就诊的164例患者，均行手术治疗且病理诊断明确，采用回顾性研
文章摘要:[目的]探讨基于乳腺全容积成像（ABUS）机器学习模型对乳腺结节良恶性的诊断效能。[方法]收集因“乳腺结节”就诊的164例患者，均行手术治疗且病理诊断明确，采用回顾性研究，根据患者手术病理结果分为良性组和恶性组，对患者进行乳腺ABUS检查后勾画图像，提取影像组学特征，使用四种机器学习方法（LR、FR、SVM和DL）进行独立识别测试，检测DL的阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比、阴性似然比等。[结果]使用LR、RF、SVM和DL对乳腺结节进行良恶性判断的ROC曲线下面积分别为0.592、0.627、0.715和0.737，选取ROC曲线下面积最大的LD模型进行进一步诊断效能分析，通过计算，当阈值=0.6时，LD识别的约登指数最大（0.44），对应的阳性预测值为69.81%、阴性预测值为77.48%、阳性似然比为3.80，阴性似然比为0.48。[结论]深度学习在目前使用的机器学习方法中对乳腺结节进行良恶性判断有一定临床诊断意义，未来如果训练集样本数量提高，理论上深度学习方法可以获得更好的识别效果。
文章关键词:
项目基金:《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/qikandaodu/2021/1218/1925.html