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基于放射组学的泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤分类研究
1
作者
代湖明
陈彦如
+1 位作者
袁平
卓碧华
《现代计算机》
2021年第8期28-31,共4页
泌乳素细胞和生长激素细胞是腺垂体祖细胞的同一种转录因子PIT-1分化而成,但是泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤在治疗方法上有较大的差异,对两种肿瘤的正确分类在医学上有较大的价值。通过影像组学从两种肿瘤的MRI图像中提取出大量的影像特征...
泌乳素细胞和生长激素细胞是腺垂体祖细胞的同一种转录因子PIT-1分化而成,但是泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤在治疗方法上有较大的差异,对两种肿瘤的正确分类在医学上有较大的价值。通过影像组学从两种肿瘤的MRI图像中提取出大量的影像特征,然后利用提取出的影像特征训练分类模型,测试结果表明训练出的机器学习模型在医学上有较高的实用价值。
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关键词
机器学习
放射组学
泌乳素腺瘤
生长激素腺瘤
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题名
基于放射组学的泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤分类研究
1
作者
代湖明
陈彦如
袁平
卓碧华
机构
四川大学计算机学院
重庆市第二师范学院技术与信息工程学院
武警警官学院信息技术教研室
出处
《现代计算机》
2021年第8期28-31,共4页
基金
四川省国际科技合作基地(川科外[2018]12号)。
文摘
泌乳素细胞和生长激素细胞是腺垂体祖细胞的同一种转录因子PIT-1分化而成,但是泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤在治疗方法上有较大的差异,对两种肿瘤的正确分类在医学上有较大的价值。通过影像组学从两种肿瘤的MRI图像中提取出大量的影像特征,然后利用提取出的影像特征训练分类模型,测试结果表明训练出的机器学习模型在医学上有较高的实用价值。
关键词
机器学习
放射组学
泌乳素腺瘤
生长激素腺瘤
Keywords
Machine Learning
Radiomics
Prolactin Adenoma
Growth Hormone Adenoma
分类号
R736.4 [医药卫生—肿瘤]
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1
基于放射组学的泌乳素腺瘤和生长激素腺瘤分类研究
代湖明
陈彦如
袁平
卓碧华
《现代计算机》
2021
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