《表3 单参数影像模型预测结果(AUC)》

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《基于多参数磁共振影像组学的乳腺癌病理信息预测模型研究》

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对DCE-MRI、T2WI和DWI的各个序列影像都进行单参数影像预测分析，预测结果如表3所示。对于预测分子分型任务，S0序列预测Luminal A取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.702 6，测试集AUC为0.672 1；S3序列预测Luminal B取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.731 1，测试集为0.694 0；S3序列预测HER-2取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.771 8，测试集为0.677 7；S5序列预测Basal-like取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.774 0，测试集AUC为0.708 6。对于预测组织学分级的任务，S5序列的影像特征取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.794 9，测试集为0.753 3。对于预测Ki-67表达的任务，S5序列取得了最佳的AUC，训练集AUC为0.745 3，测试集AUC为0.664 7。