基于影像组学和机器学习的脑部胶质瘤分级模型研究
文章编号：2096-1472（2022）-02-22-03
DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.002.006
摘 要：本文将影像组学的方法和机器学习算法结合起来，对脑部胶质瘤进行分级预测。利用BraTS2019公开数据集，从多模态MRI图像中分别提取肿瘤的448 维影像组学特征：肿瘤形态学特征、一阶灰度特征、纹理特征等;然后通过最小绝对收缩和选择算子（Lasso）算法筛选出15 个最佳的影像组学特征;最后根据筛选出的最佳特征集，利用随机森林分类算法构建脑部胶质瘤的分级预测模型。（剩余8136字）
