To address the coarse texture and poor cooking quality of brown rice flour,we employed fermentation using lactobacillus and yeast in varying proportions.The fermented flour from early indica rice Pear 13 was then proc...To address the coarse texture and poor cooking quality of brown rice flour,we employed fermentation using lactobacillus and yeast in varying proportions.The fermented flour from early indica rice Pear 13 was then processed into semi-dried brown rice noodles.展开更多
目的:探讨不同小波滤波对影像组学特征相关性和诊断效能的影响。方法:回顾性收集143例结直肠癌患者(淋巴结转移阳性64例,阴性79例)的术前CT图像,经放射科医师勾画肿瘤区域后,使用Matlab编写的软件提取不同类型小波的影像组学特征。通过...目的:探讨不同小波滤波对影像组学特征相关性和诊断效能的影响。方法:回顾性收集143例结直肠癌患者(淋巴结转移阳性64例,阴性79例)的术前CT图像,经放射科医师勾画肿瘤区域后,使用Matlab编写的软件提取不同类型小波的影像组学特征。通过计算相关系数分析不同小波间同名特征的相关性。采用最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)构建不同的小波特征集预测淋巴结转移的影像组学标签并采用Delong’s检验比较其效能。结果:随着小波阶数差异的增大,小波间高相关同名特征数量减少。部分特征在不同小波间易出现高相关性。单个小波的特征集中rbio2.2,sym7和db7的特征子集构建的影像组学标签诊断效能最高。Daubechies系列小波特征集构建的标签预测淋巴结转移效能最高,Biorthogonal系列小波标签则最低,在去除同名高相关特征后全体特征集的诊断效能显著提高(P=0.004)。结论:建议选择阶数差异大的小波以降低影像组学特征的数据冗余度。为提高标签的诊断效能,有必要去除高相关特征。展开更多
基金supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province,China(Grant No.2023JJ30997)the National Key Research and Development Program of China(Grant No.2022YFD2101303)+3 种基金the Hunan Science and Technology Innovation Plan,China(Grant No.2023ZJ1070)the Local Fund for Science and Technology Development Guided by the Central Government,China(Grant No.2023ZYC008)the Hunan Forestry Science and Technology Research and Innovation Fund Project,China(Grant No.XLKY202326)the Scientific Research Project of Central South University of Forestry and Technology,China(Grant No.2022ZK3042)。
文摘To address the coarse texture and poor cooking quality of brown rice flour,we employed fermentation using lactobacillus and yeast in varying proportions.The fermented flour from early indica rice Pear 13 was then processed into semi-dried brown rice noodles.
文摘目的:探讨不同小波滤波对影像组学特征相关性和诊断效能的影响。方法:回顾性收集143例结直肠癌患者(淋巴结转移阳性64例,阴性79例)的术前CT图像,经放射科医师勾画肿瘤区域后,使用Matlab编写的软件提取不同类型小波的影像组学特征。通过计算相关系数分析不同小波间同名特征的相关性。采用最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)构建不同的小波特征集预测淋巴结转移的影像组学标签并采用Delong’s检验比较其效能。结果:随着小波阶数差异的增大,小波间高相关同名特征数量减少。部分特征在不同小波间易出现高相关性。单个小波的特征集中rbio2.2,sym7和db7的特征子集构建的影像组学标签诊断效能最高。Daubechies系列小波特征集构建的标签预测淋巴结转移效能最高,Biorthogonal系列小波标签则最低,在去除同名高相关特征后全体特征集的诊断效能显著提高(P=0.004)。结论:建议选择阶数差异大的小波以降低影像组学特征的数据冗余度。为提高标签的诊断效能,有必要去除高相关特征。
