思影科技影像组学(Radiomics)数据处理业务

2023-01-16

      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(CTMRIPET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siyingyxf18983979082(微信号)进行咨询,电话:18580429226

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(RFGBDTXGboost)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、MSEMAE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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数据处理业务介绍:



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第二十三届磁共振脑影像结构班(重庆,2.8-13
第七十三届磁共振脑影像基础班(重庆,2.17-22
第二十五届脑影像机器学习班(重庆,2.26-3.3
南京:
第三十五届磁共振脑网络数据处理班(南京,2.1-6
第二十六届脑影像机器学习班(南京,2.17-22
北京:
第三十四届磁共振脑网络数据处理班(北京,2.9-14
第七十五届磁共振脑影像基础班(北京,2.23-28
上海:
第二十五届磁共振脑影像结构班(上海,2.3-8
第二十九届扩散成像数据处理班(上海,2.11-16
第十四届任务态功能磁共振数据处理班(上海,2.22-27

第七十七届磁共振脑影像基础班(上海,3.3-8
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第二十九届脑电数据处理入门班(南京,2.26-3.3
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思影科技招聘数据处理工程师 (上海,北京,南京,重庆)
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