来源：磁共振成像传媒
萧伊,肖峰,徐海波.随机森林模型在膝关节炎患者结构特征与症状定量分析中的应用.磁共振成像,,11(10):-.
徐海波，医院影像科主任，医学博士、教授（武汉大学二级教授）、一级主任医师、博士生导师,湖北省第二届医学领军人才。
教育背景：曾留美路易斯安那州大学新奥尔良医疗中心和哈佛医院磁共振研究中心深造学习。
学术任职：中华放射学会神经学专委会副主任委员，医院感染和炎症专委会副主任委员，中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会第二届副主任委员，中国电子商务智慧医疗专业委员会常务委员，中国医疗保健国际交流促进会放射学分会常务委员，中国医学装备协会CT工程技术专业委员会常务委员，中国医师协会放射医师分会第四届委员会委员,中国卒中学会医学影像学分会第一届委员会委员,中国科学院教材建设专家委员会，全国高等院校医学影像学、医学影像技术专业案例版规划教材编审委员会副主任委员，湖北省医师协会放射医师分会主任委员，湖北省放射学会副主任委员，湖北省抗癌协会肿瘤影像专业委员会副主任委员，国家自然科学基金同行专业委员会评审专家，全国住院医师规范化培训优秀专业基地主任。担任《临床放射学杂志》副主编、《放射学实践》、《中国CT和MRI杂志》等杂志的常务编委。主要研究方向：中枢神经系统放射学、生物医学工程、分子影像学等领域的研究。
获得奖励或荣誉称号：培养博士后1名，博士、硕士研究生50余名。承担国家自然科学基金5项，国家重点研发计划项目子课题1项，参与国家“十一五”支撑子课题、国家“”计划的子课题各1项和“”计划项目2项，荣获湖北省科技进步奖二等奖2项，发明专利3项，实用新型专利3项，在国家期刊发表论文余篇,其中在Small，Biomaterials,JournalofThoracicOncology,JAMA，NatGenet，cellmetabolism等SCI收录杂志发表60余篇，参编JohnR.Haaga主编的第五版《CTandMRImagingoftheWholeBody》（英文）和WilfridoR.Castaneda-Zuniga主编的第三版《InterventionalRadiology》（英文）专著。担任全国高等学校医学影像学专业第四轮规划教材《人体断面与影像解剖学》副主编、全国高等学校医学影像技术专业第一轮规划教材《人体影像解剖学》主编、全国高等学校放射诊断与治疗学专业国家卫生和计划生育委员会研究生规划教材《分子影像学》主编，中国科学院教材建设专家委员会.全国高等院校医学影像学、医学影像技术专业案例版规划教材编《医学影像解剖学》第一主编，《中华医学影像丛书》（第三版）之《分子影像学卷》副主编。
[摘要]目的探讨基于影像的膝关节定量结构特征是否可以预测膝关节的症状，并评估这些特征在几种不同的膝关节症状中的预测价值。材料与方法首先从骨性关节炎公用数据库(osteoarthritisinitiative，OAI)的美国国立卫生研究院生物标志物联盟基金会项目(FoundationfortheNationalInstitutesofHealth，FNIH)纳入了个志愿者数据，并将他们分为训练集和测试集。然后提取其中5个影像特征数据集中个结构影像特征以及西安大略大学和麦克马斯特大学骨性关节炎指数(WesternOntarioandMcMasterUniversities，WOMAC)，分别用于评估膝关节的结构特征和症状。接下来使用相关性分析和最小冗余最大相关性(minimum-redundancymaximum-relevance，mRMR)方法进行特征选择。最后，构建了基于随机森林(randomforest，RF)回归的预测器模型，并评估了他们预测膝关节的症状评分的能力。结果影响膝关节不同症状(物理功能、疼痛、僵硬)的结构影像特征主要集中在股骨和胫骨的内侧位置。基于这些特征建立的预测器模型表现出了良好的可行性和准确性：4个预测器的R方值在训练和测试集中均高于0.9。疼痛和僵硬预测器的平均绝对误差(meanabsoluteerrors，MAEs)和均方误差(meansquarederrors，MSEs)在训练和测试集中均被限制在0.5以下，物理功能预测的MAEs和MSEs在训练/测试集分别为0./2.、0./7.，总分预测的MAEs和MSEs在训练/测试集分别为1./3.、3./16.。结论所建立的随机森林模型可以有效地用于预测和评估膝关节症状，筛选出来的结构特征可以在将来用作膝关节症状评估和指导治疗潜在的影像学标志物。
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