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笔记

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分享不良事件通用术语评价标准(CTCAE): hyc3140 2025-1-20 17:19; 不良事件通用术语评价标准(CTCAE)由美国国立卫生研究院、国家癌症研究所发布。最先用于肿瘤临床试验不良事件报告，针对每个不良事件进行了严重程度(severity)级别划分，最初设计的主要是为了更细致的了解剂量和不良反应之间的关系。不良事件通用术语评价标准(CommonTerminology Criteria for Adverse Events,CTCAE). 　　 ...; 个人分类: 临床预测模型学习|1679 次阅读|0 个评论

分享 NativeT1图像纹理分析作为透析患者心肌纤维化无创评估的新方法（社论）: hyc3140 2023-10-20 11:33; NativeT1图像纹理分析作为透析患者心肌纤维化无创评估的新方法（社论）。Editorial on “Texture Analysis of Native T1 Images as a Novel Method for Non-Invasive Assessment of Myocardial Fibrosis in Dialysis Patients” The most common cause of death in patients with renal failure is cardiovascular dise ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2643 次阅读|1 个评论

分享 CT纹理分析在胰腺导管腺癌术前预测肠系膜上门静脉侵犯中的应用：与CT影像学特征的比较: hyc3140 2023-10-20 11:12; CT纹理分析在胰腺导管腺癌术前预测肠系膜上门静脉侵犯中的应用：与CT影像学特征的比较。 CT texture analysis for the presurgical prediction of superior mesenteric-portal vein invasion in pancreatic ductal adenocarcinoma: comparison with CT imaging features 目的：探讨计算机断层扫描（CT）纹理分析（TA）和 ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2466 次阅读|0 个评论

分享 2D和3D纹理分析预测肺腺癌淋巴管浸润: hyc3140 2023-10-20 11:02; 2D和3D纹理分析预测肺腺癌淋巴管浸润。2D and 3D texture analysis to predict lymphovascular invasion in lung adenocarcinoma 目的：淋巴血管侵犯(LVI)会损害肺腺癌(LAC)患者的手术后果。传统的临床和影像学特征术前预测LVI具有挑战性。本研究旨在评估二维(2D)和三维(3D)CT纹理分析(CTTA)在预测LAC LVI中的价 ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2431 次阅读|1 个评论

分享磨玻璃密度成分对临床IA期非小细胞肺癌预后的影响_J Thorac Cardiovasc Surg. 2021 .. ...: hyc3140 2021-3-18 17:11; 磨玻璃密度成分对临床IA期非小细胞肺癌预后的影响_J Thorac Cardiovasc Surg. 2021 Prognostic impact of a ground-glass opacity component in clinical stage IA non-small cell lung cancer 目的：我们根据日本临床肿瘤学组研究JCOG0201的数据进行了一项验证性研究，以证实磨玻璃样密度成分的存在对预后的重要性，J ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2559 次阅读|1 个评论

分享 CT图像机器学习在预测良性、侵袭前和侵袭性肺结节的价值_J Thorac Cardiovasc Surg. 2 ...: hyc3140 2021-3-18 16:57; 利用机器学习在CT上预测良性、侵袭前和侵袭性肺结节_J Thorac Cardiovasc Surg. 2021 Predicting benign, preinvasive, and invasive lung nodules on computed tomography scans using machine learning 目的：研究机器学习算法是否能单独从CT图像中预测肺结节是否为良性、腺癌或其侵袭前亚型。方法：收集多个 ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2193 次阅读|1 个评论

分享肿瘤异质性与影像组学模型: hyc3140 2020-10-27 17:21; Tumor's stage is the rule in the management of lung cancer, however even in patient with the same stage a different clinical behavior can been seen In addition to the anatomic extend of the lesion other factors related to the patient, tumor histology or “habitat” determine prognosis 肿瘤分期是 ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2537 次阅读|0 个评论

分享 Lasso算法: hyc3140 2019-7-8 11:48; 　　Lasso算法(least absolute shrinkage and selection operator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法)是一种同时进行特征选择和正则化(数学)的回归分析方法，旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性，最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrote, NNG ...; 个人分类: 临床预测模型学习|5703 次阅读|0 个评论

分享 LASSO与Cox回归的关系: hyc3140 2019-3-27 18:43; Lasso是一种筛选变量的方法，这种方法来源于自变量个数远大于样本量个数的数据，例如基因位点数据，每个人测序后位点可能上万上亿个，但是测序的人数可能几百例，所以传统Cox回归的前进法、后退法、Stepwies法，Wald等均不在适用。一般是先用LASSO筛选出变量，之后用筛选出的变量建立COX回归 Huang Y, et al. Rad ...; 个人分类: 临床预测模型学习|18464 次阅读|0 个评论

分享临床预测模型的效能评价: hyc3140 2018-8-23 07:09; 临床预测模型的效能评价： 1.诊断方法的鉴别能力（Discrimination）: 你高我也高？ 2.诊断方法的准确性（Accuracy）: 你是不是和我一样高？ 3.诊断方法的临床实用性（Clinical utility）: 模型是否有临床应用价值? DCA（decision curve analysis）plot ...; 个人分类: 临床预测模型学习|2445 次阅读|0 个评论

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