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借助影像组学 提升科研产出质量
2018.01.17  浏览次数:

影像组学作为医工交叉的产物,其通过从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病,可以有效解决肿瘤异质性难以定量评估的问题,具有重要的临床价值。


本次环宇君将继续给大家分享一下优秀青年影像专家黄上然博士主讲的《医学影像—肿瘤 肿瘤治疗反应分析、放射组学、MR渗透性分析》课程中关于肿瘤影像的相关分析方法,以便大家对此有个直观的认知。


 

000.png(点击课程,进入学习)


影像组学通过从不同模态影像中提取高通量特征并加以数据挖掘,可用于肿瘤分子分型、鉴别诊断、治疗方案选择、疗效检测和预后评估等多方面。目前,其在肺癌、乳腺癌、脑肿瘤、肝癌、直肠癌、食管癌、等多种肿瘤疾病中均开展了初步探索和应用。


而系统的影像组学方法构架一般分为5个部分:
① 高质量标准化影像学数据获取;
② 手动或自动图像分割与重建;
③ 高通量特征提取与筛选;
④ 临床预测模型建立;
⑤ 构建共享数据库。


影像组学作为一种大数据分析方法,对数据的标准化、算法的可重复性和可靠性提出了很高要求,更需要研究人员对影像学有较深的造诣并需要花费大量的时间和精力。我们可以借助专业的影像科研机构来协助完成影像科研工作,以便确保科研项目顺利完成。


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