影像组学分析主要包括四个步骤:图像预处理、肿瘤分割、特征提取和临床预测。机器学习(包括受到广泛关注的深度学习)促进了影像组学方法的发展和应用。学界近来提出了各种影像组学方法,例如构建影像标志物、肿瘤生境分析、聚类样式研究和肿瘤性质的端到端预测。这些方法已被应用于许多研究,用以帮助肺癌的诊断、治疗和监测,为...
深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向,是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务,最终能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等。 与传统机器学习不同的是,深度学习使用了神经网络结构,...
过拟合是指构建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越,导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。欠拟合指的是模型在训练数据上表现较差,无法很好地捕捉数据的特征和模式。 解决过拟合和欠拟合问题是机器学习中的重要任务之一,需要通过合适的调整模型结构、优化算法和数据处理方法来寻找合适的平衡...
3、MMPS能够有效区分无病生存较差的患者,并在三个不同患者队列中显示出显著的高风险比研究者首先利用Cox回归分析,基于深度学习预测分数(DLPS)、机器学习病理组学特征(MLPS)、放射组学预测模型(RADIS)以及肿瘤的临床病理特征(包括肿瘤分期和分级),在训练集(普通队列)中开发了MMPS。随后,研究者在两个独立的验证队列(TC...
本文解决方式:应用基于不同机器学习算法的CT影像组学模型鉴别腮腺肿瘤的良恶性,并比较不同模型的鉴别效能。 二、模型构建 01 workflow展示 我们先来看一下流程图 ROI分割 特征提取(包括形态特征、直方图特征、纹理特征和变换特征) 特征筛选(影像组学特征:ICC值超过0.9、mRMR算法、LASSO算法;临床-影像学征象:t检验、卡...
1. 影像组学与机器学习有何联系和区别? 影像组学是一种利用医学影像数据来进行疾病诊断、治疗和预测的技术,而机器学习则是一种通过让计算机从数据中学习和自动优化算法以实现特定任务的技术。这两个领域有着密切的联系和相互依赖关系。 2. 机器学习在影像组学中的应用有哪些?
在AI影像领域,目前应用较多且热度较大的应该就是机器学习、神经网络与深度学习了。 人工智能方法之间的关系 概念解析 机器学习(Machine Learning)是数据驱动的自动学习算法。即使用计算机作为工具模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善。 神经网络(Neural Network)是有力的...
6.1分生信文章：影像组学+机器学习+全转录组学+单细胞思路 标题：利用放射基因组分析解读具有微血管浸润的肝细胞癌的瘤内异质性 研究背景 肝细胞癌(HCC)是一种具有双重血液供应特性的富含血管的肿瘤，极易发生微血管侵袭(MVI)。有研究报道，HCC中MVI的发病率为30%-60%，其与临床分期和病理特征密切相关。MVI是...
mpMRI-衍生的参数如表观扩散系数值(ADC)能够用于PCa患者的风险分层。但其主要是基于视觉特征,常常受到医师的限制。影像组学和机器学习的方式能够提高mpMRI的诊断能力。 ②PCa:Gleason 分级组(GG)≥3的患者与 GG1和 GG2患者相比,预后明显较差,因此确定具有不良肿瘤结局风险的男性对于提供最佳治疗至关重要。鉴别 cs...
2区6.1分生信文献解读:影像组学+机器学习+全转录组学+单细胞思路,内容实在太丰富啦 标题:利用放射基因组分析解读具有微血管浸润的肝细胞癌的瘤内异质性 肝细胞癌(HCC)是一种具有双重血液供应特性的富含血管的肿瘤,极易发生微血管侵袭(MVI)。 有研究报道,HCC中MVI的发病率为30%-60%,其与临床分期和病理特征密切...