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[Value of the application of enhanced CT radiomics and machine learning in preoperative prediction of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma].

随机森林 Lasso(编程语言) 接收机工作特性 支持向量机 特征选择 肝细胞癌 人工智能 决策树 无线电技术 人工神经网络 机器学习 医学 特征(语言学) 梯度升压 Boosting(机器学习) 交叉验证 计算机科学 内科学 语言学 哲学 万维网
作者
Yang Xin Yu,Chien-An Hu,X M Wang,Yuheng Fan,Mengjiao Hu,Chengbing Shi,S Hu,Minfeng Zhu,Y Zhang
出处
期刊:PubMed [National Institutes of Health]
卷期号:101 (17): 1239-1245 被引量:3
标识
DOI:10.3760/cma.j.cn112137-20200820-02425
摘要

Machine learning models based on dual-phase enhanced CT radiomics features can be used in preoperative prediction of MVI in HCC, particularly the SVM and random forest models have high prediction efficiency.
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