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Machine Learning Model with Computed Tomography Radiomics and Clinicobiochemical Characteristics Predict the Subtypes of Patients with Primary Aldosteronism

原发性醛固酮增多症 无线电技术 计算机断层摄影术 亚型 医学 放射科 醛固酮 醛固酮增多症 采样(信号处理) 内科学 计算机科学 计算机视觉 滤波器(信号处理) 程序设计语言
作者
Po‐Ting Chen,Pei-Yan Li,Kao‐Lang Liu,Vin‐Cent Wu,Yen‐Hung Lin,Shih‐Chieh Chueh,Chung‐Ming Chen,Chin‐Chen Chang
出处
期刊:Academic Radiology [Elsevier BV]
卷期号:31 (5): 1818-1827 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.acra.2023.10.015
摘要

Adrenal venous sampling (AVS) is the primary method for differentiating between primary aldosterone (PA) subtypes. The aim of study is to develop prediction models for subtyping of patients with PA using computed tomography (CT) radiomics and clinicobiochemical characteristics associated with PA.
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