UBE多模态预后预测体系

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本次演讲将探讨如何解决术后康复差异的问题，并改善预测模型的关键参数缺乏状况。通过结合Rong等方法的理论基础，深度分析脂肪润滑和机制学习相比传统方法的优势。研究将比较XGBoost与回归模型，评估术后CT与放射组学的差异。设计采用两阶段队列研究，分析608例回顾性和240+例前瞻性数据，利用R与Python进行三层分析框架。预计通过手动与自动化数据采集提高模型性能，辅以详细时间表与风险管理策略，确保方法学、样本量和资源的可行性。