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黑龙江省民营经济创新发展“放管服”的新思路
被引量:
1
1
作者
周妍璐
宋继华
《中国商论》
2020年第9期160-161,共2页
"放管服"是我国政府对市场经济改革的一项重要措施,在开始实施之后,我国政府在"放管服"改革的过程中有了不少突破和进步,但是纵观整个改革过程,却存在许多不足和值得改善的地方。为了推动民营经济更好地创新和发展...
"放管服"是我国政府对市场经济改革的一项重要措施,在开始实施之后,我国政府在"放管服"改革的过程中有了不少突破和进步,但是纵观整个改革过程,却存在许多不足和值得改善的地方。为了推动民营经济更好地创新和发展,本文从黑龙江省民营经济发展改革过程的"放管服"现状出发,分析了政府改革现状带来的积极成效和存在的问题,并针对"放管服"现状的不足提出了相关策略。
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关键词
服务型政府职能
放管服
民营经济
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职称材料
乳腺良恶性病变鉴别的MRI影像组学预测模型构建:基于随机森林、支持向量机、逻辑回归分类器
被引量:
10
2
作者
吴佩琪
杨雅俪
+2 位作者
周妍璐
郭粉玲
毛小明
《分子影像学杂志》
2021年第5期764-770,共7页
目的构建基于随机森林、支持向量机和逻辑回归分类器的MRI影像组学预测模型,对乳腺良恶性病变进行鉴别,并评估上述模型的诊断价值。方法回顾性分析在南方科技大学盐田医院进行MRI影像检查并获得手术病理的34例乳腺病变患者的动态增强MR...
目的构建基于随机森林、支持向量机和逻辑回归分类器的MRI影像组学预测模型,对乳腺良恶性病变进行鉴别,并评估上述模型的诊断价值。方法回顾性分析在南方科技大学盐田医院进行MRI影像检查并获得手术病理的34例乳腺病变患者的动态增强MRI图像。按0.8∶0.2的比例将病例分为训练集(n=27)和测试集(n=7)。采用3D Slicer软件勾画乳腺病灶靶区并生成3D感兴趣体积,对每个感兴趣体积提取1037个影像组学特征,使用LASSO进行影像组学特征降维,然后在训练集中采用随机森林、支持向量机和逻辑回归等3种分类器分别构建乳腺良恶性病变的预测模型,并在测试集中进行评估。结果经LASSO降维后共选出6个影像组学特征标签进行建模,3种模型在训练集中的分类效果均非常好(曲线下面积>0.90),其中稳定性最高的是基于逻辑回归分类器建立的乳腺良恶性病变影像组学预测模型。结论基于随机森林、支持向量机和逻辑回归的MRI影像组学预测模型在诊断乳腺良恶性病变方面都具有较好的诊断效能,其中逻辑回归模型更为稳定。影像组学方法可为乳腺良恶性病变的预测提供新的手段。
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关键词
乳腺癌
核磁共振
影像组学
预测模型
随机森林
支持向量机
逻辑回归
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职称材料
题名
黑龙江省民营经济创新发展“放管服”的新思路
被引量:
1
1
作者
周妍璐
宋继华
机构
佳木斯大学经济与管理学院
出处
《中国商论》
2020年第9期160-161,共2页
基金
2018年黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“黑龙江民营经济创新发展与政府持续推进“放管服”改革研究”(18JLB045)。
文摘
"放管服"是我国政府对市场经济改革的一项重要措施,在开始实施之后,我国政府在"放管服"改革的过程中有了不少突破和进步,但是纵观整个改革过程,却存在许多不足和值得改善的地方。为了推动民营经济更好地创新和发展,本文从黑龙江省民营经济发展改革过程的"放管服"现状出发,分析了政府改革现状带来的积极成效和存在的问题,并针对"放管服"现状的不足提出了相关策略。
关键词
服务型政府职能
放管服
民营经济
分类号
F127 [经济管理—世界经济]
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职称材料
题名
乳腺良恶性病变鉴别的MRI影像组学预测模型构建:基于随机森林、支持向量机、逻辑回归分类器
被引量:
10
2
作者
吴佩琪
杨雅俪
周妍璐
郭粉玲
毛小明
机构
南方科技大学盐田医院(深圳市盐田区人民医院)放射科
湖南中医药大学医学院
出处
《分子影像学杂志》
2021年第5期764-770,共7页
基金
深圳市盐田区科技计划项目(YTWS20200204)。
文摘
目的构建基于随机森林、支持向量机和逻辑回归分类器的MRI影像组学预测模型,对乳腺良恶性病变进行鉴别,并评估上述模型的诊断价值。方法回顾性分析在南方科技大学盐田医院进行MRI影像检查并获得手术病理的34例乳腺病变患者的动态增强MRI图像。按0.8∶0.2的比例将病例分为训练集(n=27)和测试集(n=7)。采用3D Slicer软件勾画乳腺病灶靶区并生成3D感兴趣体积,对每个感兴趣体积提取1037个影像组学特征,使用LASSO进行影像组学特征降维,然后在训练集中采用随机森林、支持向量机和逻辑回归等3种分类器分别构建乳腺良恶性病变的预测模型,并在测试集中进行评估。结果经LASSO降维后共选出6个影像组学特征标签进行建模,3种模型在训练集中的分类效果均非常好(曲线下面积>0.90),其中稳定性最高的是基于逻辑回归分类器建立的乳腺良恶性病变影像组学预测模型。结论基于随机森林、支持向量机和逻辑回归的MRI影像组学预测模型在诊断乳腺良恶性病变方面都具有较好的诊断效能,其中逻辑回归模型更为稳定。影像组学方法可为乳腺良恶性病变的预测提供新的手段。
关键词
乳腺癌
核磁共振
影像组学
预测模型
随机森林
支持向量机
逻辑回归
Keywords
breast cancer
magnetic resonance imaging
radiomics
prediction model
random forest
support vector machine
logistic regression
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
黑龙江省民营经济创新发展“放管服”的新思路
周妍璐
宋继华
《中国商论》
2020
1
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职称材料
2
乳腺良恶性病变鉴别的MRI影像组学预测模型构建:基于随机森林、支持向量机、逻辑回归分类器
吴佩琪
杨雅俪
周妍璐
郭粉玲
毛小明
《分子影像学杂志》
2021
10
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