基于CT心肌纹理放射组学分析识别主动脉瓣狭窄患者经导管主动脉瓣置换术中的亚临床心脏淀粉样变性数据集
该数据集包含42名主动脉瓣狭窄患者的心脏CT影像放射组学特征，共107个特征，通过几何变换和组内相关系数评估稳健性，并采用机器学习方法筛选出10个关键特征，主要用于鉴别亚临床心脏淀粉样变性与主动脉瓣狭窄，为心脏疾病的非侵入性诊断和临床决策支持提供数据基础。
基本信息
资源简介
基于CT心肌纹理放射组学分析识别主动脉瓣狭窄患者经导管主动脉瓣置换术中的亚临床心脏淀粉样变性数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Dataset related to the article "Identification of subclinical cardiac amyloidosis in aortic stenosis patients undergoing transaortic valve replacement using radiomic analysis of computed tomography myocardial texture"》。源站首次发布：2024-02-07。
【数据内容】
源站原始描述：This record contains raw data related to the article "Identification of subclinical cardiac amyloidosis in aortic stenosis patients undergoing transaortic valve replacement using radiomic analysis of computed tomography myocardial texture" Background . Cardiac amyloidosis (CA) is an increasingly diagnosed disease sharing several phenotypical features with aortic stenosis (AS). Purpose . As diagnosing the two diseases has crucial prognostic and therapeutic implications, this study aims to identif…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.5281/zenodo.10630161。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/10630161
使用许可：cc-by-4.0。
【使用注意】
· 源站最后修改于 2024-02-08，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10630160
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数据说明
该数据集来源于一项医学影像研究，旨在通过心脏计算机断层扫描（CT）的放射组学特征，区分主动脉瓣狭窄（AS）患者中是否合并亚临床心脏淀粉样变性（CA）。数据集包含42名患者的107个放射组学特征，这些特征通过几何变换（平移）和组内相关系数（ICC）计算进行了稳健性评估，并采用分层7折交叉验证划分训练、验证和测试集。研究应用了三种特征选择方法（Wilcoxon符号秩检验和/或LASSO回归）和五种机器学习分类器，最终筛选出10个稳健且具有鉴别力的特征。最佳模型在测试集上达到了95%的准确率，敏感性和特异性均为95%。该数据集可用于心脏疾病鉴别诊断、放射组学方法验证及机器学习在医学影像分析中的应用研究。
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