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
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。
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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