【摘 要】
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近年来,临床诊治中的数字化信息不断增多,数据集不断扩大,模式识别和人工智能算法不断优化,促进了新兴领域——医疗大数据的发展.大数据为数据量大、增长速度快、种类多样化等特点数据的总称,这类数据需要先进的技术来提取、存储、分发、管理和分析[1].在医疗大数据分析中,对高维特征集合的系统性研究称为组学,包括众所周知的基因组学、蛋白质组学或代谢组学.与这些组学相似,通过高通量计算,从断层扫描图像中提取大量的定量特征,将数字医学图像转换为可挖掘的高维数据,这一过程称为影像组学[2].影像组学的假定是生物医学图像中包
【机 构】
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100070 首都医科大学附属北京天坛医院肿瘤综合治疗中心首都医科大学健康医疗大数据国家研究院;北京大学健康医疗大数据国家研究院
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近年来,临床诊治中的数字化信息不断增多,数据集不断扩大,模式识别和人工智能算法不断优化,促进了新兴领域——医疗大数据的发展.大数据为数据量大、增长速度快、种类多样化等特点数据的总称,这类数据需要先进的技术来提取、存储、分发、管理和分析[1].在医疗大数据分析中,对高维特征集合的系统性研究称为组学,包括众所周知的基因组学、蛋白质组学或代谢组学.与这些组学相似,通过高通量计算,从断层扫描图像中提取大量的定量特征,将数字医学图像转换为可挖掘的高维数据,这一过程称为影像组学[2].影像组学的假定是生物医学图像中包含了人眼难以查别的病理生理学信息,但可以通过定量图像分析揭示.影像组学的分析方式在肿瘤学领域得到了广泛应用.
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