导读:
影像组学的概念最早在2012年由荷兰学者提出，其强调的深层次含义是指高通量地从影像（CT、MRI、PET等）中提取大量影像信息，实现病灶分割、特征提取与模型建立，通过对大量的影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析，辅助临床医师做出最准确的诊断。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。
影像组学作为一种新兴的研究方法，通过从不同模态的影像中提取高通量的影像特
一、需求调研：目前比较好用的医学影像处理工具有OsiriX, 3DSlicer，ITK Snap，Seg3D等等。其中最为优秀的可能就是3DSlicer，它可以运行在Mac OS, windows和linux上。3DSlicer主要是哈佛大学医学院布列根妇女医院(BWH)，麻省总医院(MGH)，依阿华大学(University of Iowa)和GE医疗开发的，有放疗引导，手术引导，放射组学，深度
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2024-07-12 12:06:56
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影像组学（Radiomics）是一个新兴的概念，2012年由荷兰学者PhilippeLambin首次提出，其定义是借助计算机软件，从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征，使用统计学和/或机器学习的方法，筛选最有价值的影像组学特征，用以解析临床信息，用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等。自其概念提出后，影像组学得到了迅猛的发展，在临床抉择中的指导价值也受到越来越广泛的重视。影像组学技术
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2024-01-31 21:49:18
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肿瘤遗传学应用很多研究发现在肿瘤病理学与肿瘤基因之间存在着很强的关联(见图4)，所以研究肿瘤遗传学可以给肿瘤诊断提供生物学方面的基础，影像组学恰好就是病理学与基因学之间的很好结合，可以作为肿瘤遗传学研究的重要手段。在脑部肿瘤遗传学的研究中，通常利用MRI影像中的三维特征与体细胞基因突变，基因表达结合来评估用于遗传学研究，例如2013年的一份研究中指出，不同恶化程度的胶质瘤类型具有不同的三维(vol
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2023-12-12 19:10:16
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背景影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出，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。影像组学大致流程是：影像数据的收集->兴趣区ROI的勾画->兴趣区域的分割->提取特征、量化特征->建立模型->分类/预测。
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2023-08-21 21:09:02
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影像组学简述影像组学的工作流程一、 图像采集 多模态的数据采集方法，使用各种成像方法的都有，不局限。二、图像分割 滑降区域生长法、图割法、半自动分割算法、基于容量CT的分割法，目前并无可用的通用的方法，自己的数据集有自己的方法。三、图像特征提取与量化（这是我们在特征提取时可采用的方法） 影像组学特征可以分为：形状特征，一阶直方图特征，二阶直方图或纹理特征。还有一些获取于特定图像的影像组学特征（如P
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2023-12-06 22:49:22
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影像组学研究的基本流程知识点01准备工作研究前我们先要做好准备工作：（这个准备工作呢就好像小白做菜）最开始，我们往往主动提出或者被提出了一个临床问题（临床问题可能是老板直接安排的，也可能是在临床工作中提出经过文献调研归纳的），根据提出的临床问题和手头现有的病例，可以建立一个简化版的科学假设（例如：在xxx疾病中，影像组学模型可以预测/辅助诊断xxx结局；或者是影像组学特征可以反应xxx疾病的病理/
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2024-01-05 17:05:16
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在过去十年中，随着模式识别方法的增加和数据集大小的增加，医学图像分析领域的研究越来越多。这些研究促进了对图像定量特征高通量提取过程的发展，从而将图像转换为可挖掘数据特征，并随后对这些数据进行分析，以提供临床决策支持；这种做法被称为影像组学。这与将医学图像仅视为用于视觉解释的图片的传统做法形成了对比。影像组学特征包含一阶、二阶和高阶统计量。这些数据与其他患者数据相结合，并结合复杂的生物信息学方法进行
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2024-07-17 09:37:21
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# 影像组学与深度学习的结合
影像组学（Radiomics）是一种通过提取医学影像中的大量特征来进行疾病分析和预后评估的技术。近年来，深度学习的发展使得影像组学迎来了新的机遇。本文将探讨影像组学与深度学习的结合，展示如何构建一个简单的深度学习模型，并利用代码示例和可视化工具进一步深化理解。
## 影像组学的概念与意义
影像组学关注的是从医学影像中提取定量特征，以此来帮助医疗决策和个体化治疗。
# R语言影像组学数据清洗入门指南
在生命科学和医学研究中，影像组学作为一种新兴的分析技术，通过提取影像数据中的特征，为疾病的诊断和预后提供了有力支持。不过，在进行影像组学分析之前，数据清洗是必须经历的一步。本文将指导刚入行的新手如何在R语言中实现影像组学数据的清洗过程。
## 数据清洗流程
下面是影像组学数据清洗的一般流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-09-28 05:27:17
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影像组学（radiomics）是一种利用医学影像数据的定量分析方法，通过提取大量的特征并与临床结果相关联，进行疾病的预测、诊断和治疗。深度学习（deep learning）则是一种基于人工神经网络的机器学习方法，可以自动学习和提取数据中的特征，并在训练过程中进行模型优化。影像组学深度学习流程是将深度学习应用于影像组学分析的一种方法，本文将详细介绍其流程，并给出代码示例。
影像组学深度学习流程主要
原创
2023-12-10 08:15:59
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摘要：影像组学关注的是从医学图像种提取(extraction)和定量(quantification of patterns)。它提取组织(tissue)和病变(leison)的特征，例如异质性(heterogeneity) 形状(shape)并可单独或结合人口统计学(demographic)、组织学(histological)、基因组学(genomic)或蛋白质组学(proteomic)数据，用于
五、高级绘图（一）前言5、gglot2数据可视化5.1 关于R图形系统5.2 ggplot2包5.3 条形图5.3.1 简单绘制条形图5.3.2 绘制簇状条形图5.3.3 绘制频数条形图5.3.4 对正负条形图分别着色5.3.5 条形宽度与条形间距5.3.6 添加数据标签 前言之前我们讨论过关于数据的处理，对于任何的数据分析我们都是建立在数据的基础上，R语言也不例外。我们在利用R来做数据分析的时
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2024-05-15 10:29:55
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一、What is Radiomics?提出影像组学论文： **主要目的：**说明肿瘤在时间和空间上的异质性，可以用影像组学说明 时间上的异质性：同一个人同一个肿瘤在不同时间段的表现 空间上的异质性：同一肿瘤在不同个体上的表现影像组学发展至今包含： 1.病例信息 2.基因信息 3.病理信息 4.影像信息（CT、MRI、超声等） 5.生化指标信息二、Do what？Data Analysis2.1
在本篇博文中，我将探讨“基于深度学习的影像组学”这一领域，分析其背景、核心维度、特征拆解、实战对比、深度原理及生态扩展，希望通过专业的视角为读者提供系统性的理解。
随着计算机视觉和深度学习的广泛应用，影像组学逐渐受到重视。影像组学是利用医学影像数据提取潜在特征以进行诊断或预测的一种方法。近年来，随着医学影像数据的激增以及深度学习技术的快速发展，影像组学的应用和研究也变得愈加重要。
### 背景
文献阅读的总结，供个人学习。 放射学特征分类1、基于统计学（1）直方图特征（2）纹理特征2、基于模型3、基于变换4、基于形状 1、基于统计学（1）直方图特征最简单的统计描述符基于全局灰度直方图，包括灰度均值、最大值、最小值、方差和百分位数 ( 14 , 15 )。由于这些特征基于单像素或单体素分析，因此称为 一阶特征 。更复杂的特征包括 偏度 和 峰度 ，它们描述了数据强度分布的形状：偏度反映了数
介绍了Radiomics的工作流程及每一步的常用软件Dicom图像 Dicom就是是医学图像和相关信息的国际标准，Dicom图像就是指标准的医学图像格式。Dicom图像深度比正常图像大得多，而不同的深度则可以表示不同的信息。一般情况下以HU描述。下表描述了人体中常见物质的HU值 影像组学的应用 影像组学的概念真正提出来是2012年。当时它刚提出来时只是针对CT数据
影像组学1 相关综述2 发展历程3 研究背景4 影像组学工作流程5 临床应用6 影像组学的问题及挑战7 发展趋势 1 相关综述1. Radiomics the process and the challenges 2. Radiomics Extracting more information from medicalimages 3. Integrating pathomics with ra
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2024-07-15 14:59:13
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作者：北欧森林 文献题目：Machine Learning Approach to Identify Stroke Within 4.5 Hours2019年12月发表在 Stoke 上。研究的目的：to investigate the ability of machine learning techniques analyzing diffusion weighted imaging (DWI)
# 如何实现 Python 影像组学
在医学图像处理领域，影像组学（Radiomics）是一项新兴的技术，旨在通过分析大量医学影像数据提取可量化的特征。在这篇文章中，我将引导一位初学者实现影像组学的基本过程，涵盖数据准备、特征提取、特征选择和模型建立等环节。
## 整体流程
下面是影像组学实现过程的一个简要流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] -
