（生境）影像组学平台免费试用：原发性中枢神经系统淋巴瘤中的低血管细胞肿瘤与治疗耐

零基础  无代码  平台一键成论文

练习数据及公共数据

01

公共数据集网站，可以从里面挑自己感兴趣的数据下载练手

https://grand-challenge.org/challenges/?page=1

https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

实验过程需要解决的问题

02

一、 勾画roi需要保存原始数据，原始数据一个文件夹，roi一个文件夹，文件名字一一对应即可，不能含有中文

二、基于勾画的ROI做癌症患者早期反应和预测模型任务具体步骤

1、将识别出来的ROI区域进行预测模型建立。

2、采⽤影像组学的思路进行临床预测模型建立。具体

   1) 对影像（nii或者nii.gz）数据，使用pyradiomics进行特征提取，得到rad_feature。

   2) 对这些特征进行正则化（Z-score），将数据服从 N~(0, 1)。

   3) 对提取的组学特征rad_feature，使用spearman相关系数，计算特征之间的相关性。对于相关系数大于0.9的特征，两者保留其一，得到rad_sel_feature。

   4) 使用Lasso对数据进行交叉验证，筛选最好的惩罚系数lambda。

   5) 筛选出系数不为0的特征，对rad_sel_feature进行进一步降维得到rad_final。系数不为0的特征，组合成rad_score公式。

   6) 采用5折交叉验证，使用多种机器学习算法模型（LR、SVM、DT、RF、ExtraTree、XGBoos等）对rad_final_train进行训练。

3、在rad_final_val上进行不同算法模型验证。得到常见指标验证以及结果可视化

4、准确率、AUC、ROC曲线、DCA、校准曲线，混淆矩阵等结合临床数据，给出预测结果

一站式的工具组件直接用

03

参考文献及视频讲解

04

扫码观看视频讲解及论文

一键成论文介绍

05

想试用的同学提前在电脑上下载个远程控制软件“向日葵”注册个免费账号

                                                      试用平台联系赵老师