《表4 GLCM纹理参数的鉴别效能》

《表4 GLCM纹理参数的鉴别效能》   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

GLCM纹理参数诊断Ki-67高表达的AUC、阈值、敏感度及特异度见表4、图2。

图表编号XD00101970600    严禁用于非法目的
绘制时间2019.11.20
作者田士峰、刘爱连、刘静红、王学东、黄侃、郭妍、李昕
绘制单位大连医科大学附属第一医院放射科、大连医科大学附属第一医院放射科、大连医科大学附属第一医院放射科、大连医科大学附属第一医院放射科、大连医科大学附属第一医院放射科、通用电气医疗、通用电气医疗集团转化医学部门
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表5 各期ROC曲线的AUC值最大的纹理特征的鉴别诊断效能》2021.01.21
  2. 《表2 筛选出的特征性纹理参数及其诊断效能》2020.11.25
  3. 《表1:GLCM纹理特征参数筛选结果》2021.01.01
  4. 《表3 MRI纹理分析定量参数对Ⅱ级与Ⅲ级脑胶质瘤的鉴别诊断效能》2020.03.30
  5. 《表3 LBP＿GLCM纹理特征表》2020.04.25
  6. 《表4 肝脏良、恶性病变鉴别各参数诊断阈值及诊断效能》2019.12.25
  7. 《表3 T2WI图像纹理分析多参数联合鉴别NPC与NPH》2020.02.28
  8. 《表4 改进前后的GLCM纹理特征与相位一致特征识别结果》2020.01.15
  9. 《表3 改进前后的GLCM纹理特征的识别结果》2020.01.15
  10. 《表2 纹理参数模型鉴别乳腺癌淋巴结转移的诊断效能》2019.12.20
  11. 《表5 GLCM纹理参数值与Ki-67表达指数相关性分析结果》2019.11.20
  12. 《表3 Ki-67低、高表达组GLCM纹理参数比较结果》2019.11.20
  13. 《表4 CT纹理分析各参数不同组合预测碎石结果的效能》2019.07.20
  14. 《表4 DCE-MRI三维纹理分析鉴别ccRCC、pRCC和ChRCC的诊断效能》2019.07.20
  15. 《表4 纹理参数在不同MR序列上对高危与低危前列腺癌的鉴别诊断效能》2019.05.15
  16. 《表1 患者基本信息：MRI纹理参数对乳腺癌分子分型鉴别的初步探讨》2019.03.21
  17. 《表4 纹理分析多参数联合分析鉴别2组肿瘤的效能》2019.02.25
  18. 《表3 纹理分析定量参数鉴别2组肿瘤的效能》2019.02.25
  19. 《表6 T2信号强度图像纹理参数鉴别血管周细胞瘤及血管瘤型脑膜瘤的效能Tab.6 ROC results for T2WI signal intensity texture parameters》2018.04.20
  20. 《表5 T1增强信号强度图像纹理参数鉴别血管周细胞瘤及血管瘤型脑膜瘤的效能Tab.5 ROC results for contrasted T1WI signal intensity texture parameters》2018.04.20

随机翻阅

《表1 钢包原型与模型几何尺寸》 《表1 地震定位选用的速度模型》 《表1 纳入文献特征表：重大传染病国际协同防治策略的快速系统评价》 《表4 不同空间分辨率模拟结果的比较》 《表2 杉木叶、枝、根C、N、P生态化学计量学的年均值及其变异系数》 《表1 两组患儿的临床疗效》 《表5 不同品种玉米秸秆营养成分分析(干物质基础%)》 《表1 实际功率测量值表：基于粒子群算法的煤矿井下电磁波传输优化模型》 《表1 疗效比较：卡马西平联合丙戊酸钠治疗癫痫的效果探究》 《表2 四大服务层面问卷结果统计项表》