期刊简介
本刊是由中国科学院主管，经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物，杂志创刊于1985年，现为月刊(内文160页，约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是：①综合影像；②信息量大；③理、工、医相结合；④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地，是广大医生晋升中高级职称的重要依据，也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。
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首页>中国医学影像技术杂志
- 杂志名称：中国医学影像技术杂志
- 主管单位：中国科学院
- 主办单位：中国科学院声学研究所
- 国际刊号：1003-3289
- 国内刊号：11-1881/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：《CAJ-CD》规范执行优秀奖期刊期刊收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 医学文摘, 哥白尼索引(波兰), 文摘与引文数据库, SA 科学文摘(英), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
基于数据挖掘技术构建孤立性肺结节诊断模型
强永乾；郭佑民；张少娟；王秋萍；牛刚
关键词：体层摄影术, X线计算机, 孤立性肺结节, 分类与回归树, 人工神经网络, 数据挖掘
摘要：目的 基于分类与回归决策树(CART)与人工神经网络(ANN)技术建立孤立性肺结节良恶性的诊断模型,探讨数据挖掘技术在孤立性肺结节影像学诊断中的应用.方法 收集经病理学证实的58例孤立性肺结节(SPN)患者资料,分别提取12个临床指标和22个影像学指标作为鉴别SPN良恶性的输入指标,将各指标结果输入CART和ANN诊断模型.采用ROCKIT统计学软件绘制三组影像科医生、CART和ANN的受试者操作特征(ROC)曲线.结果 CART对SPN良恶性诊断正确率高,其次为ANN、高年资医生、中等年资医生和低年资医生.以上各组ROC曲线下面积分别为0.931、0.878、0.845、0.778和0.658.CART、ANN与高年资医生相比无显著性差异(P>0.05);但三组与中、低年资组医生相比有显著性差异(P<0.05);CART对SPN具有决策意义的诊断指标为年龄,其次为结节的毛刺征和咯血症状.结论 数据挖掘的CART和ANN两种算法对评估孤立性肺结节的良恶性具有较高的准确性.
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