【摘 要】
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目的探讨数据挖掘中决策树模型在MRI诊断腮腺区肿块中的应用。方法连续纳入2013年12月至2016年10月接受MRI检查的腮腺区占位的患者共32例,其中良性肿块24例,恶性肿块8例。分
【基金项目】
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广西医疗卫生适宜技术开发与推广应用项目(编号:S201628)
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目的探讨数据挖掘中决策树模型在MRI诊断腮腺区肿块中的应用。方法连续纳入2013年12月至2016年10月接受MRI检查的腮腺区占位的患者共32例,其中良性肿块24例,恶性肿块8例。分别取2项临床指标和9项MRI检查征象信息用于建立决策树。结果成功建立了能够判断腮腺区肿块良恶性的决策树模型,其中含有4条诊断规则,最低相对错误代价为0.0625,对诊断具有决策意义的最重要的前3项决策指标为肿块的边界、与邻近血管的关系以及与周围组织分界情况。结论对于MRI诊断腮腺区肿块,决策树可以对其良恶性进行正确地判断,有助于对医师进行规则指导,提高诊断水平,为未来计算机辅助诊断疾病提供有效的参考信息及途径。
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