PRIMARY评分、PI-RADS评分、二者联合应用预测CsPCa的ROC曲线显示(图2),曲线下面积分别为0.733(95%CI0.624～0.842,P<0.01)、0.708(95%CI0.599～0.817,P<0.01)和0.743(95%CI0.623～0.862,P<0.01),二者联合应用诊断CsPCa的效能最高。 讨...
csPCa 有许多不同的定义,范围从 Gleason 评分≥ 6 或≥ 7 到各种临床因素,包括前列腺特异性抗原 (PSA) 截断值、前列腺外扩展的存在和活检核心癌症百分比 [ 4 ]。在大多数研究中,csPCa 最常见的定义是 Gleason 评分 ≥ 7。 人工智能可以解决前列腺癌诊断途径中的许多挑战和潜在的改进,其共同目标是可能减少 c...
CSPCA Dictionary, Encyclopedia and Thesaurus - The Free Dictionary13,841,471,682visits served TheFreeDictionary Google ? Keyboard Word / Article Starts with Ends with Text EnglishEspañolDeutschFrançaisItalianoالعربية中文简体PolskiPortuguêsNederlandsNorskΕλληνικήРусс...
MRI已成为诊断csPCa的常规影像学检查手段,因其中动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)的诊断价值仍存在争议,扫描时间短、无对比剂不良反应且与多参数磁共振(multiparametric MRI, mpMRI)诊断效能相当的双参数磁共振(bi-parametric MRI, bpMRI)近年来成为研究热点。随着前列腺影像报告和数据系统(Pro...
在重复PSA检测中,PSA水平上升的男性检出csPCa和任何类型PCa的风险显著高于PSA水平未上升的男性(OR 2.97,95%CI 1.62-5.45;p<0.001)。将动态PSA水平(DPSA)信息纳入基于MRI的多变量预测模型和二分活检决策策略中,可提高预测活检结果的准确...
(十二)主成分分析PCA 1. 技术对比 密度估计(概率方法) 非概率方法 降维 因子分析:将n维数据 x在k维子空间中建模,基于概率模型,通过EM算法估计参数 主成分分析:计算特征向量。找到数据方差最大化的方向,并将数据投影到该方向上。 聚类 混合高斯模型 K 均值 ...
1、尿频：患有早期CSPCA的人会感到需要更加频繁地排尿。会发现自己比平常更经常地去上厕所，即使只是小便量也很少。2、尿急：早期CSPCA的常见症状是强迫性的尿意或者突然出现的紧迫感。患者会感到需要立即找到卫生间，很难控制住这种紧迫感。3、尿不尽：在排空膀胱时，患有早期CSPCA的人无法完全将膀胱...
CS229 6.6 Neurons Networks PCA主成分分析 主成分分析(PCA)是一种经典的降维算法,基于基变换,数据原来位于标准坐标基下,将其投影到前k个最大特征值对应的特征向量所组成的基上,使得数据在新基各个维度有最大的方差,且在新基的各个维度上数据是不相关的,PCA有几个关键的点:...
The poorer image quality is associated with lower csPCa detection rates and PPV, which can lead to an increase in radiologist's ambiguous diagnosis (PI-RADS 3), especially for the lesions located at PZ.doi:10.1007/s00261-024-04458-7Yue Cheng...
PCA的数学证明 设共有m组数据,x(i)∈Rnx(i)∈Rn,即每个数据有n个特征。 PCA的第一步,是要找到k个线性无关的单位向量u1,⋯,uk⋯,使得所有点在u1,⋯,uk⋯上的投影方差最大,从而保留尽可能多的信息。 比如k=1时,如上图所示,中间这个图选取的单位向量u比右边的图选取的u要好,因为数据点在中图的...