典型文献
结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌DWI多参数的支持向量机模型建立及其预测价值
文献摘要：
目的:探索使用网格搜索交叉验证法查找最优支持向量机(SVM)超参数与核函数并建立模型,提升DWI多参数直方图鉴别结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌的性能.方法:回顾性分析88例患者(101个甲状腺结节)的DWI图像,使用单指数模型、拉伸指数模型、双指数模型重建图像,共得到6种参数图,分析每种参数图的直方图,得到相关图像特征后,使用网络搜索交叉验证法寻找最优超参数与核函数并建立模型,通过精准度、召回率、f1值与AUC评价SVM模型鉴别结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌的性能.使用随机排序特征重要性衡量各DWI参数的重要性.结果:选择多项式核函数、C=10、gamma=1、degree=5建立的SVM模型诊断效能最高,精准度达0.88,AUC达0.89.随机排序特征重要性前3位分别是75％-α(0.23)、max-α(0.16)、STDEV-α(0.13).结论:以DWI单指数、双指数及拉伸指数模型部分参数直方图特征建立的SVM模型能有效鉴别结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌.
文献关键词：
甲状腺乳头状癌;磁共振成像;支持向量机;弥散加权成像
中图分类号：
作者姓名：
夏亮;姚刚;梁志鹏;何永胜;罗潇
作者机构：
南京医科大学附属逸夫医院影像科,江苏 南京 211100;安徽省马鞍山市人民医院影像科,安徽 马鞍山 243000
文献出处：
引用格式：
[1]夏亮;姚刚;梁志鹏;何永胜;罗潇-.结节性甲状腺肿与甲状腺乳头状癌DWI多参数的支持向量机模型建立及其预测价值)[J].中国中西医结合影像学杂志,2022(05):427-431
A类：
B类：
结节性甲状腺肿,甲状腺乳头状癌,DWI,多参数,支持向量机模型,预测价值,网格搜索,交叉验证法,超参数,核函数,建立模型,图鉴,甲状腺结节,单指数,拉伸指数模型,双指数模型,模型重建,重建图像,相关图,图像特征,网络搜索,优超,召回率,f1,随机排序,特征重要性,多项式,gamma,degree,诊断效能,max,STDEV,直方图特征,磁共振成像,弥散加权成像
AB值：
0.268285
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