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影像組學(xué)分析

組學(xué)測(cè)序

影像組學(xué)分析

分析目的

影像組學(xué)(Radiomics)作為一項(xiàng)新興技術(shù),從PET/CT、SPECT/CT等影像中高通量地挖掘并分析更多客觀定量、肉眼難以識(shí)別的特征參數(shù),打通宏觀影像信息和微觀病理分子信息的關(guān)聯(lián),從而為臨床疾病的無創(chuàng)診療輔助決策提供量化依據(jù)。通過利用多組學(xué)大數(shù)據(jù),再加上多重機(jī)器學(xué)習(xí)算法,影像組生信分析更容易產(chǎn)出高分文章。

數(shù)據(jù)來源

自己提供影像片子或利用數(shù)據(jù)庫影像片子,TCGA,GEO等公共數(shù)據(jù)庫。

分析方法

基于影像、臨床數(shù)據(jù)、多組學(xué)數(shù)據(jù),利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力,挖掘與疾病顯著相關(guān)的特征,分析篩選出臨床顯著變量并建立臨床模型;用軟件勾畫腫瘤感興趣區(qū)并提取影像組學(xué)特征;用最小絕對(duì)值收縮和選擇算子降維篩選特征;通過隨機(jī)森林構(gòu)建影像組學(xué)模型,并轉(zhuǎn)化為隨機(jī)森林評(píng)分;聯(lián)合臨床顯著變量和隨機(jī)森林評(píng)分構(gòu)建融合模型并可視化為列線圖;根據(jù)受試者工作特征曲線及曲線下面積(AUC)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)效能,采用決策曲線分析評(píng)估臨床實(shí)用性。

分析內(nèi)容

患者數(shù)據(jù)提取、圖像獲取、確定感興趣區(qū)、圖像分割、特征的提取與量化、多組學(xué)數(shù)據(jù)篩選、患者的風(fēng)險(xiǎn)分層分析、預(yù)后模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證。

分析結(jié)果示例圖

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