北京市自然科学基金(4112015)
- 作品数：4 被引量：40H指数：4
- 相关作者：郭秀花孙涛王晶晶吕平欣梁志刚更多>>
- 相关机构：首都医科大学首都医科大学附属北京胸科医院首都医科大学宣武医院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金北京市属高等学校人才强教计划资助项目更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 支持向量机在肺结节CT图像中的应用被引量：8
- 2013年
- 目的探讨基于孤立性肺结节建立支持向量机预测模型效果,提高肺癌的早期诊断率。方法对收集的55例患者的三正交位的4135张肺结节CT图像,应用Curvelet变换进行纹理提取,对提取的476个特征值应用支持向量机进行良恶性分类并预测,应用符合率、敏感度和特异度对预测结果进行评估。结果 CT图像符合率为78.0%,敏感度为88.6%,特异度为24.0%。结论 Curvelet转换提取三正交位肺结节纹理,用支持向量机建立预测模型,一定程度上有助于早期发现和诊断肺癌。
- 王晶晶孙涛赵枫朝李霞蔡博文朱晓萌郭秀花
- 关键词：CT图像肺结节纹理提取支持向量机
- SMOTE算法在不平衡数据中的应用被引量：18
- 2012年
- 目的临床数据在分析时多存在不平衡性,即阳性数据和阴性数据不相等,如果不加以预处理会使分析结果产生偏倚。处理有偏性数据的方法多,但多数方法存在过拟合或丢失数据等缺点。方法本文介绍了SMOTE算法的原理和R语言具体实现方式,并用SMOTE算法处理真实临床数据作为应用实例。结果原始数据良恶性比率为1/3,经过SMOTE算法处理后,良恶性比率为1。结论 SMOTE算法可对不平衡数据进行有效纠偏。
- 孙涛吴海丰梁志刚贺文张镭吕平欣郭秀花
- 关键词：SMOTE不平衡数据临床数据
- 肺结节患者影像学特征分析被引量：10
- 2015年
- 目的 探讨恶性肺结节患者影像学信息的相关危险因素及保护因素.方法 收集454例肺结节患者的一般个人信息和影像学信息,其中恶性312例,良性142例.校正个人信息中的混杂因素后,应用非条件Logistic回归方法,根据各因素的优势比（OR值）及其95％置信区间（95％ CI）分析影像学中恶性肺结节的相关危险及保护因素.结果 个人信息中有统计学差异的混杂因素包括：年龄较大（55岁及以上,OR =4.112;75岁及以上,OR=3.616）、有既往肿瘤史（OR=3.206）.校正个人信息后,恶性肺结节患者影像学信息中的危险因素包括有淋巴结肿大（OR=2.734,95％CI：1.257～ 5.946）、结节直径2 cm及以上（OR=10.477,95％CI：2.229～49.251）、呈现毛玻璃结节（OR=14.569,95％CI：3.320～63.928）、边缘粗糙（OR =3.113,95％CI：1.632～5.939）、有分叶（OR=4.508,95％CI：2.326～8.736）、有空泡征（OR =5.173,95％ CI：1.920～13.940）、有胸膜凹陷征（OR =2.076,95％ CI：1.078～3.999）,保护因素为结节有钙化（OR =0.208,95％ CI：0.091 ～0.479）.结论 在关注年龄较大、有既往肿瘤史的患者同时,也要关注胸部影像中呈现淋巴结肿大、结节直径大、毛玻璃结节、边缘粗糙、有分叶、有空泡征、胸膜凹陷症、结节无钙化的患者.
- 王晶晶高妮梁志刚吕平欣郭秀花
- 关键词：肺癌肺结节影像学特征LOGISTIC回归
- 基于医学图像建立预测模型的应用现况被引量：5
- 2013年
- 基于医学图像建立的预测模型,可以在一定程度上帮助临床医生对一些复杂及早期难发现的疾病进行诊断,而日益受到重视。在医学图像分析中采用的预测模型,主要包括数据挖掘算法、回归预测方法和时间序列预测法等。本文重点介绍数据挖掘算法和其他模型的应用情况、模型间的对比及联合应用效果,总体上模型联合应用的效果较好。
- 王晶晶孙涛郭秀花
- 关键词：医学图像数据挖掘
