预测ER及PR双阴性乳腺癌的CT影像学机器学习模型的建立

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［摘要］ 目的 构建预测雌激素受体（ER）及孕激素受体（PR）双阴性乳腺癌的CT影像学机器学习模型。

方法 收集2020年1月—2023年5月本院经病理确诊乳腺癌病人223例，按 7∶3的比例随机分为训练集（156例）及验证集（67例）。收集病人的临床资料，分别采用CRT决策树及BP神经网络构建ER及PR双阴性乳腺癌的预测模型。（剩余7187字）

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