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基于LASSO-机器学习结合CT-FFR构建冠状动脉支架内再狭窄的诺模图预测模型

古丽尼尕尔·吾斯曼 姜卫萍 滕雅琴 于集虹 王振祥 姚亮

中国动脉硬化杂志2025,Vol.33Issue(11):P.971-980,10.
中国动脉硬化杂志2025,Vol.33Issue(11):P.971-980,10.DOI:10.20039/j.cnki.1007-3949.2025.11.007

基于LASSO-机器学习结合CT-FFR构建冠状动脉支架内再狭窄的诺模图预测模型

古丽尼尕尔·吾斯曼 1姜卫萍 2滕雅琴 2于集虹 2王振祥 2姚亮2

作者信息

  • 1. 新疆人工智能影像辅助诊断重点实验室,新疆喀什市844000 巴音郭楞蒙古自治州人民医院影像中心,新疆库尔勒市841000
  • 2. 巴音郭楞蒙古自治州人民医院影像中心,新疆库尔勒市841000
  • 折叠

摘要

关键词

LASSO回归/机器学习/CT-血流储备分数/支架内再狭窄

分类

医药卫生

引用本文复制引用

古丽尼尕尔·吾斯曼,姜卫萍,滕雅琴,于集虹,王振祥,姚亮..基于LASSO-机器学习结合CT-FFR构建冠状动脉支架内再狭窄的诺模图预测模型[J].中国动脉硬化杂志,2025,33(11):P.971-980,10.

基金项目

新疆人工智能影像辅助诊断重点实验室开放课题资助项目(XJRGZN2024020)。 (XJRGZN2024020)

中国动脉硬化杂志

1007-3949

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