【一百六十九篇】一种新的基于机器学习的放射组学模型用于诊断肝硬化患者的食管静脉曲张风险

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深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百六十九篇  2024/4/19  DeepLearning 深度学习辣汤小组 一种新的基于机器学习的放射组学模型用于诊断肝硬化患者的食管静脉曲张风险 Abstract 2022年，来自首都医科大学附属北京佑安医院的Yan Yijie等人开发和验证一种新的基于机器学习的放射组学模型 (RM)，用于诊断肝硬化患者的高出血风险食管静脉曲张 (HREV)，并在期刊HEPATOL INT（IF=6.6，医学2区）上发表题为“A novel machine learning-based radiomic model for diagnosing high bleeding risk esophageal varices in cirrhotic patients”的文章。 DOI https://doi.org/10.1007/s12072-021-10292-6 左右滑动查看文章 一、研究背景 食管静脉曲张出血是肝硬化合并门静脉高压症的致命并发症之一。急性静脉曲张出血（EVB，esophageal variceal bleeding）6周死亡率可达15%以上。肝硬化患者在首次EVB发作后通过内镜或/和药物二级预 ………………………………