思影科技影像組學(Radiomics)數據處理業務

2023-01-16

      醫學影像(Radiology+組學(Omics)構成影像組學(Radiomics),其強調的深層次含義是指從影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,實現腫瘤分割、特征提取與模型建立,憑借對海量影像數據信息進行更深層次的挖掘、預測和分析來輔助醫師做出最準確的診斷。近年來,影像組學已成臨床科研熱點之一,針對于此,思影科技推出影像組學(Radiomics)數據處理業務。如感興趣請聯系楊曉飛siyingyxf18983979082(微信號)進行咨詢,電話:18580429226

一、數據預處理

      數據質量檢查:檢查圖像形變、缺損、偽影;檢查圖像參數等。

      數據預處理:體素重采樣,體素強度離散化,圖像歸一化,圖像灰度值標準化處理等。


二、圖像分割

      手工繪制或者利用卷積神經網絡(CNN,U-NET等神經網絡自動分割ROI/VOI 區域,確定腫瘤所在位置。

圖示:多模態MRI膠質瘤亞區分割視圖

三、特征提取

1、特征提取

1)語義特征:位置、尺寸等

2)非語義特征:形狀特征、描述各體素信號強度值分布情況的一階特征、描述各體素之間關系的二階特征(如:紋理特征)以及濾波獲取的高階特征。

2、特征選擇

1)相關法。計算每個特征與量表的相關性(如皮爾遜相關),保留相關值高的特征。   

2)參數檢驗法。對不同組別人群的特征做假設檢驗(比如對兩組人群的特征做雙樣本T檢驗),保留通過假設檢驗的特征。   

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

4)遞歸特征消除法。循序漸進地刪除影響最小的特征,直至保留特定數目的最重要的特征為止。    

5)稀疏特征表示??梢赃x擇使用LASSO回歸(及其變種)、低秩(Low-Rank)等特征選擇/表示方法。

四、機器學習建模

1.有監督學習模型:邏輯回歸(logistic)、支持向量機(SVM)、神經網絡、樸素貝葉斯(NB)、決策樹(DT)以及基于決策樹基礎的集成樹算法(RF、GBDT、XGboost)等。

2.無監督學習模型:K-means聚類,密度聚類,層次聚類等

五、深度學習建模1、判別式深度學習算法:卷積神經網絡(CNN)、堆疊自動編碼器、多層感知器等。2、生成式深度學習算法:生成對抗網絡(GAN)、變分自動編碼器、深度強化學習(RL)和深度信念網絡(DBN)等。 

六、結果匯報&可視化1.結果匯報
1)對于分類模型,匯報準確率(Accuracy)、敏感性(Sensitivity)、特異性(Specificity)、ROC曲線下面積(AUC)等精度指標;
2)對于回歸模型,可以匯報相關值、MSE、MAE等精度指標;
3)置換檢驗的結果,如p值。
2.
可視化
1)對于分類模型,可繪制ROC曲線圖;   
2)對于回歸模型,可繪制相關圖;   
3)對于模型訓練過程中發現的貢獻較大的特征,可繪制點線圖、矩陣圖、圈狀圖等等。

七、定制化分析       
閱讀了一篇經典論文,是否期望把先進的方法組合應用在自己的研究?思影科技可以為您提供定制化分析服務。     
1)分析方法可定制。思影科技可根據您提供的模板文獻,基于您的實驗數據,實現文獻中使用的數據分析方法。此外,未列出的分析方法,只要在思影科技的能力范圍內,盡力實現您的想法。    
2)分析代碼可定制。在沒有現有的軟件適用于您的數據分析需求時,思影科技會與您協商,通過編寫代碼實現您的想法,并提供代碼的完整實現。
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數據處理業務介紹:



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第二十三屆磁共振腦影像結構班(重慶,2.8-13
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第二十五屆腦影像機器學習班(重慶,2.26-3.3
南京:
第三十五屆磁共振腦網絡數據處理班(南京,2.1-6
第二十六屆腦影像機器學習班(南京,2.17-22
北京:
第三十四屆磁共振腦網絡數據處理班(北京,2.9-14
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上海:
第二十五屆磁共振腦影像結構班(上海,2.3-8
第二十九屆擴散成像數據處理班(上海,2.11-16
第十四屆任務態功能磁共振數據處理班(上海,2.22-27

第七十七屆磁共振腦影像基礎班(上海,3.3-8
腦電及紅外、眼動:北京:
第五屆R語言統計班(北京,2.1-5
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南京:

第二十九屆腦電數據處理入門班(南京,2.26-3.3
招聘及產品:
思影科技招聘數據處理工程師 (上海,北京,南京,重慶)
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