binary classify using ML model.
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Qiu Y, Liu YF, Shu X, Qiao XF, Ai GY, He XJ. Peritumoral Radiomics Strategy Based on Ensemble Learning for the Prediction of Gleason Grade Group of Prostate Cancer [published online ahead of print, 2023 Jun 29]. Acad Radiol. 2023;S1076-6332(23)00306-9. doi:10.1016/j.acra.2023.06.011
│ .gitignore
│ AUC总表.xls
│ best_CMP.txt
│ C.txt ' "C"ROI的所有实验结果 '
│ dataAnalysis.py
│ experiment-CMP-2-with_NPV.txt
│ experiment-CMP-2. '二分类实验结果汇总'
│ important_features_20.csv '最重要前20特征表, 用以R绘corr图'
│ important_features_50.csv
│ M.txt ' "M"ROI的所有实验结果 '
│ P.txt ' "P"ROI的所有实验结果 '
│ README.md
│ 各序列各ROI指标总表.xls
│ 最优模型的指标表.xls
│
├─binary-classification '模型训练及对应配置文件'
│ config.yaml
│ config_AdjustParm.yaml
│ prostatic_cancer_gleason.py
│ prostatic_cancer_gleason_AdjustParm.py
│ prostatic_cancer_xgboost.py 'XGBoost'
│
├─data2 '带二分类标签的特征表文件目录'
├─dataAnalysis '保存 AUC热图、ROC曲线、PR曲线、最重要前20/50特征系数图及相关性分析图、DelongTest结果'
│ corr_20.tiff
│ corr_50.tiff
│ DelongTest_Results.txt
│ HeatMap_AUC.tiff
│ importance_20_cover.tiff
│ importance_20_gain.tiff
│ importance_20_weight.tiff
│ importance_50_cover.tiff
│ importance_50_gain.tiff
│ importance_50_weight.tiff
│ PR_Test_best_CMP.tiff
│ PR_Test_C.tiff
│ PR_Test_M.tiff
│ PR_Test_P.tiff
│ ROC_Test_best_CMP.tiff
│ ROC_Test_C.tiff
│ ROC_Test_M.tiff
│ ROC_Test_P.tiff
│ RStudio_DelongTest.txt
│
├─output '非XGBoost实验结果保存目录'
│ log.txt
│
└─影像标签文件及特征提取代码
│ extract_features.py '特征提取'
│ merge_mask.py '将2类mask融合'
│ Params.yaml '特征提取配置文件'
│ 统一命名的nii文件.txt
│
├─features '提取的特征表 及 "融合ROI"的提取特征表'
│ └─merge_features
├─MASK-DATA 'ROI文件'
│ ├─merge_ADC_CP
│ ├─merge_DWI_CP
│ ├─merge_T2_CP
│ ├─RA-C
│ ├─RA-M
│ ├─RA-P
│ ├─RD-C
│ ├─RD-M
│ ├─RD-P
│ ├─RT-C
│ ├─RT-M
│ └─RT-P
└─RAW-DATA '各序列影像文件'
├─A
├─D
└─T