基于CT影像组学鉴别心脏淀粉样变性与主动脉瓣狭窄的数据集
该数据集包含42名患者的107个心脏CT影像组学特征原始数据，通过几何变换和统计验证确保特征稳健性，采用分层交叉验证和多种机器学习方法进行特征选择与分类，旨在开发一种基于影像组学的非侵入性工具，以准确鉴别心脏淀粉样变性与主动脉瓣狭窄，为临床决策提供支持。
基本信息
资源简介
基于CT影像组学鉴别心脏淀粉样变性与主动脉瓣狭窄的数据集
【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.10630161
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数据说明
该数据集来源于一项医学影像研究，旨在利用心脏计算机断层扫描（CT）的影像组学特征来鉴别心脏淀粉样变性与主动脉瓣狭窄。数据集包含42名接受经导管主动脉瓣置换术患者的原始数据，对每位患者评估了107个影像组学特征，并通过几何变换和组内相关系数分析验证了特征的稳健性。研究采用分层7折交叉验证划分数据集，并应用了三种特征选择方法和五种机器学习分类器进行分析。结果表明，通过逻辑回归分类器结合Wilcoxon符号秩检验和LASSO回归，在测试集上取得了95%的准确率。该数据集主要用于开发非侵入性工具，以支持临床决策，区分两种具有相似表型但预后和治疗意义不同的心脏疾病。
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