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Development and validation of radiomics model built by incorporating machine learning for identifying liver fibrosis and early-stage cirrhosis

机译:采用机器学习鉴定肝纤维化和早期性肝硬化建设的辐射瘤模型的开发与验证

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摘要

Liver fibrosis (LF) continues to develop and eventually progresses to cirrhosis. However, LF and early-stage cirrhosis (ESC) can be reversed in some cases, while advanced cirrhosis is almost impossible to cure. Advances in quantitative imaging techniques have made it possible to replace the gold standard biopsy method with non-invasive imaging, such as radiomics. Therefore, the purpose of this study is to develop a radiomics model to identify LF and ESC.
机译:肝纤维化(LF)继续发展并最终进入肝硬化。然而,在某些情况下,LF和早期肝硬化(ESC)可以逆转,而晚期的肝硬化几乎不可能治愈。定量成像技术的进步已经使得可以用非侵入性成像(例如酰基)代替金标准活检方法。因此,本研究的目的是开发一种辐射族模型来识别LF和ESC。

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