基于光谱CT各参数的甲状腺良恶性结节学习模型的构建及应用

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摘要：目的  分析基于光谱CT各参数构建的机器学习模型预测甲状腺良恶性结节的可行性。方法  回顾性分析2021年9月～2022年12月经手术病理证实的185例甲状腺结节患者资料。根据病理结果将患者分为恶性结节组（n=106）及良性结节组（n=79），提取10个光谱CT参数构建6种机器学习模型，通过ROC曲线评价各模型预测甲状腺结节良恶性的效能，比较模型曲线下面积的差异。（剩余12647字）

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