思影科技影像组学（Radiomics）数据处理业务

请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（影像组学，fMRI，结构像，白质高信号分析，PET，波谱，DWI，DTI-ALPS，QSM，ASL，氧摄取分数(OEF)与CMRO2，BOLD-CVR，灵长类动物脑影像，大小鼠脑影像，菌群，EEG/ERP，脑磁图，FNIRS，眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论，也欢迎参加思影科技的课程，可添加微信号siyingyxf或18983979082进行咨询。(文末点击浏览）

      医学影像（Radiology）+组学（Omics）构成影像组学（Radiomics），其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。近年来，影像组学已成临床科研热点之一，针对于此，思影科技推出影像组学（Radiomics）数据处理业务。如感兴趣请联系杨晓飞siyingyxf或18983979082（微信号）进行咨询，电话：[phone]

一、数据预处理

      数据质量检查：检查图像形变、缺损、伪影；检查图像参数等。

      数据预处理：体素重采样，体素强度离散化，图像归一化，图像灰度值标准化处理等。

二、图像分割

      手工绘制或者利用卷积神经网络（CNN）,U-NET等神经网络自动分割ROI/VOI 区域，确定肿瘤所在位置。

图示：多模态MRI胶质瘤亚区分割视图

三、特征提取

1、特征提取

（1）语义特征：位置、尺寸等

（2）非语义特征：形状特征、描述各体素信号强度值分布情况的一阶特征、描述各体素之间关系的二阶特征（如：纹理特征）以及滤波获取的高阶特征。

2、特征选择

（1）相关法。计算每个特征与量表的相关性（如皮尔逊相关），保留相关值高的特征。   

（2）参数检验法。对不同组别人群的特征做假设检验（比如对两组人群的特征做双样本T检验），保留通过假设检验的特征。   

（3）主成分分析（PCA）法。将所有特征分解成一系列主成分，保留排名靠前的主成分作为特征。   

（4）递归特征消除法。循序渐进地删除影响最小的特征，直至保留特定数目的最重要的特征为止。    

（5）稀疏特征表示。可以选择使用LASSO回归（及其变种）、低秩（Low-Rank）等特征选择/表示方法。

四、机器学习建模

1.有监督学习模型：逻辑回归（logistic）、支持向量机（SVM）、神经网络、朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）以及基于决策树基础的集成树算法（RF、GBDT、XGboost）等。

2.无监督学习模型：K-means聚类，密度聚类，层次聚类等

五、深度学习建模

1、判别式深度学习算法：卷积神经网络（CNN）、堆叠自动编码器、多层感知器等。

2、生成式深度学习算法：生成对抗网络（GAN）、变分自动编码器、深度强化学习（RL）和深度信念网络（DBN）等。 

六、结果汇报&可视化

1.结果汇报

（1）对于分类模型，汇报准确率（Accuracy）、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、ROC曲线下面积（AUC）等精度指标；

（2）对于回归模型，可以汇报相关值、MSE、MAE等精度指标；

（3）置换检验的结果，如p值。

2.可视化

（1）对于分类模型，可绘制ROC曲线图；   

（2）对于回归模型，可绘制相关图；   

（3）对于模型训练过程中发现的贡献较大的特征，可绘制点线图、矩阵图、圈状图等等。

七、定制化分析

       阅读了一篇经典论文，是否期望把先进的方法组合应用在自己的研究？思影科技可以为您提供定制化分析服务。

     （1）分析方法可定制。思影科技可根据您提供的模板文献，基于您的实验数据，实现文献中使用的数据分析方法。此外，未列出的分析方法，只要在思影科技的能力范围内，尽力实现您的想法。

    （2）分析代码可定制。在没有现有的软件适用于您的数据分析需求时，思影科技会与您协商，通过编写代码实现您的想法，并提供代码的完整实现。

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