影像组学标签（radiomic signature）影像组学评分运算公式（rad-score）
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了影像组学标签（radiomic signature）影像组学评分运算公式（rad-score）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
影像组学标签（radiomic signature）、影像组学评分运算公式（rad-score）
在医学领域，影像组学是一种利用数据特征化算法从医学图像中提取大量特征的方法。这些特征被称为影像组学特征，有可能揭示肉眼无法观察到的肿瘤模式和特征。影像组学的假设是疾病形态之间的影像学特征可能有助于预测各种癌症类型的预后和治疗反应，从而为个性化治疗提供有价值的信息。影像组学产生于影像组学和肿瘤学的医学领域，是这些领域中最先进的应用。然而，这项技术可以应用于任何可以成像病理过程的医学研究。
影像组学源于计算机辅助检测或诊断（computer-aided detection or diagnosis，CAD），是将影像定量分析与机器学习方法结合起来。目前，影像组学的基本作用是通过大量的影像组学特征对肿瘤感兴趣区进行定量分析，从而可以提供有价值的诊断、预后或预测信息。影像组学的目的是探索和利用这些信息资源来开发诊断、预测或预后的影像组学模型，以支持个性化的临床决策和改善个体化的治疗选择。
影像组学可以通过提取形态学及功能学影像中的定量信息，反映组织的潜在病理及生理学特征，在病变组织及正常的人体组织中均可应用。
#影像组学标签（radiomic signature）的生成
目前，主
以上是关于影像组学标签（radiomic signature）影像组学评分运算公式（rad-score）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
python使用TSNE为影像组学（radiomics）数据进行降维可视化分析