摘要
提出一种新的、基于预建模的影像组学特征选择方法,可用于影像组学研究中的特征选择。在预建模过程中,首先将提取的影像特征按照特征类别,如一阶、纹理特征等,划分为特征子集,然后采用五折交叉验证的方法,用训练集中每个特征子集中的特征分别建立分类模型。当基于某个特征子集建立的模型的交叉验证AUC高于特定阈值时,该模型中使用的所有子类特征即被选择用于最终的建模。在BraTS2019公开数据集和踝关节不稳定性数据集上对该方法进行了实验,在独立测试集上的AUC分别达到0.947和0.767,优于传统算法的结果。
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