【摘 要】
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本研究基于随机森林(random forests,RF)、XGBoost和支持向量机(support vector machine,SVM)等多种机器学习方法建立预测模型,探讨其对肾结石患者行经皮肾镜碎石取石术(percutaneous nephrolithotomy,PCNL)术后结石残留情况的预测价值。通过准确率、特异度及灵敏度等指标评价模型性能,绘制受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),计算曲线下面积(area under curv
【机 构】
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中山大学生物医学工程学院,中山大学孙逸仙纪念医院,中山大学中山医学院医学信息教研室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0116900),国家自然科学基金资助项目(61876194),广东省科技创新战略专项项目(202011020004),广东省自然科学基金项目(2021A1515011897)。
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本研究基于随机森林(random forests,RF)、XGBoost和支持向量机(support vector machine,SVM)等多种机器学习方法建立预测模型,探讨其对肾结石患者行经皮肾镜碎石取石术(percutaneous nephrolithotomy,PCNL)术后结石残留情况的预测价值。通过准确率、特异度及灵敏度等指标评价模型性能,绘制受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),计算曲线下面积(area under curv
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