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恒温法与传统法配制显影液性能对比研究
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作者 康素海 果连贵 +3 位作者 樊庆胜 王爱玲 万明辉 张海英 《中国医学影像学杂志》 CSCD 2001年第5期391-392,共2页
关键词 恒温法 传统法 配制 显影液 性能 对比研究
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冠状动脉超声纹理特征机器学习模型预测儿童不完全性川崎病
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作者 林逸翔 倪峻成 +3 位作者 张弛 苏沐霖 吴怡 徐秋琴 《中国医学影像技术》 2025年第7期1091-1096,共6页
目的观察基于冠状动脉超声纹理特征(TF)的机器学习(ML)模型预测儿童不完全性川崎病(IKD)的价值。方法以倾向性评分匹配法纳入48例IKD及48例非KD患儿,按7∶3比例划分训练集(n=67,34例IKD、33例非KD)与测试集(n=29,14例IKD、15例非KD)。... 目的观察基于冠状动脉超声纹理特征(TF)的机器学习(ML)模型预测儿童不完全性川崎病(IKD)的价值。方法以倾向性评分匹配法纳入48例IKD及48例非KD患儿,按7∶3比例划分训练集(n=67,34例IKD、33例非KD)与测试集(n=29,14例IKD、15例非KD)。针对训练集筛选最优临床-实验室指标(C-L)相关特征及TF;分别基于二者及其结合构建随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、logistic回归(LR)、梯度提升决策树(GBDT)、分类决策树(DT)及极限梯度提升(XGBoost)共6种ML模型用于预测儿童IKD;于训练集进行训练、于测试集进行验证,筛选其中的最佳模型,比较其曲线下面积(AUC),并以决策曲线分析(DCA)观察最优TF ML模型的临床价值。结果共获得3个最优C-L相关特征及8个最优TF。以之构建的C-L ML、TF ML及C-L-TF ML模型中,C-L-LR模型、TF-LR模型及C-L-TF-SVM模型为最佳,其在训练集的AUC分别为0.891、0.985及0.965,在测试集分别为0.676、0.971及0.948。TF-LR模型与C-L-TF-SVM模型在训练集和测试集的AUC差异均无统计学意义(P均>0.05)且均大于C-L-LR模型(P均<0.05);而TF-LR模型在训练集和测试集的临床获益均较高。结论冠状动脉超声TF-LR模型能有效预测儿童IKD。 展开更多
关键词 黏膜皮肤淋巴结综合征 超声检查 机器学习 预测
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