【摘 要】
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目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医
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目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FLAIR像。3D slicer软件半自动确定肿瘤范围。python程序包pyradiomics提取各自特征值,数据标准化后主成分分析(PCA),由R包e1071构建SVM模型,选择径向基函数,网络搜索及交叉验证选择最佳参数并绘制模型ROC曲线。结果将89例
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