基于影像组学的影像数据特征自
领域:医药医疗行业:其他医药与医疗
发布者:王...
推广标签: 查看更多... 技术概况:随着医疗技术的发展,影像组学作为一种非侵入性的图像分析方法,开始成为肿瘤诊断、治疗反应预测以及治疗研究的重要手段之一。影像组学是从医学影像的感兴趣区域中提取大量影像数据特征,来描述肿瘤生物学特征及异质性等信息的定量分析方法。“基于影像组学的影像数据特征自动生成方法和装置”的技术,从产业价值分析,推动精准医疗落地,降低影像组学技术应用门槛,使三甲医院级分析能力下沉至县域医疗机构,加速“影像-病理-基因”多组学融合,助力肿瘤精准分型。创新优势:影像组学全流程自动化,通过深度学习算法(如CNN、Transformer)自动提取影像中的高通量特征(如纹理、形态、灰度分布等),替代传统手工勾画ROI(感兴趣区域)的繁琐流程;特征筛选与建模,集成机器学习(如LASSO、随机森林)与AI解释性技术,自动筛选与疾病强相关的生物标志物,构建预后预测或诊断模型;多模态数据融合,支持CT、MRI、PET等多模态影像数据的特征关联分析,结合临床数据(如基因、病理)构建多维预测模型;云端一体化平台:开发低代码/无代码分析界面,支持医生直接上传数据并一键生成影像组学报告,降低技术使用门槛。归纳:效率与精度双提升,特征提取速度较传统方法提升,特征可重复性达95%以上,减少人工操作误差;智能化与标准化,内置预训练模型库(如肺癌、脑肿瘤专用模型),适应不同病种需求;符合国际影像组学标准(如IBEX、PyRadiomics框架),确保结果可比性;临床实用性:输出结果与临床诊疗路径结合(如TNM分期辅助、化疗敏感性预测);支持DICOM标准与医院PACS系统无缝对接,避免数据孤岛。应用领域:三级医院肿瘤科、影像科(用于精准分期与疗效评估)、区域医疗中心(提升基层医院科研与诊断能力);科研机构高校/研究所(加速生物标志物发现与机制研究);药企(辅助临床试验患者分层与终点指标设计);第三方检测中心,提供影像组学分析外包服务,拓展商业应用场景。 数据来源于公开描述,仅供用户参考,不构成任何投资建议!