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| 基于CT定量比较两种算法对慢性阻塞性肺疾病危重程度的分级 | |
| 作者单位： | ;1.西安交通大学第一附属医院信息科;2.西安交通大学第一附属医院影像科;3.陕西中医药大学附属医院影像科 |
| 摘 要： | 目的基于CT定量分析比较C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)危重程度分类预测的正确率。方法回顾性收集2015年3月至2017年9月"数字肺"数据库中心COPD患者的CT扫描图像与肺功能测试结果,按《2018年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略》诊断标准,将患者分为4级。利用"数字肺"自动分析平台得到所有患者肺实质及支气管的相关指标。以肺功能分级为参照,建立C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型,比较2个模型对COPD分级的正确率。结果 C5.0的决策树模型训练样本和测试样本的正确率分别为90.76%和63.63%,TAN贝叶斯网络模型训练样本和测试样本的正确率分别为83.19%和52.73%。结论基于CT定量分析,应用C5.0决策树模型能更好地预测COPD疾病的危重程度。 |
| 关 键 词： | COPD C5.0决策树模型 TAN贝叶斯网络 肺功能 |
Comparison of two algorithms for severity classification of chronic obstructive pulmonary disease based on quantitative CT |
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