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基础学习内容
特征提取使用pyradiomics进行形状、纹理、小波变换等特征提取。特征筛选应用ICC、相关系数、mRMR、Lasso等方法。建模使用LR、SVM、RF、XGBoost、LightGBM等机器学习算法。模型评估通过AUC、Sens、Spec、ROC、DCA等指标进行评估。
进阶学习内容
ROI处理裁剪、扩展、周围区域处理。深度学习模型训练使用Resnet、inception、DenseNet、Shufflenet、mobilenet等。特征提取与建模将深度学习特征转化为结构化数据进行机器学习算法建模。3D数据处理尝试3D数据处理解决过拟合问题探索3D与2D的差异。变通方案超分重建技术序列相互生成半监督学习。
高级学习内容
端到端模型构建大型网络结构解决临床问题。生境分析分析肿瘤微环境进行subregion可解释性分析。无监督聚类基于Kmeans进行体素点特征刻画。多模态数据配准处理不同模态的数据融合。
病理组学
基础学习内容
数据提取使用cellprofiler、qupath提取细胞密度、量等结构化数据。特征筛选与降维应用Lasso等方法。建模使用机器学习算法。
进阶学习内容
ROI标注使用qupath进行ROI标注。WSI处理裁剪成Patch预处理去背景、颜色标准化。深度学习模型训练使用VGG、ResNet等模型训练Patch概率和标签。Patch到WSI的聚合使用Average Ensemble、Multi Instance Learning等方法。
高级学习内容
自监督学习基于自监督的深度学习模型如人脸识别技术。图网络模型使用GNN、GCN等图网络模型。模型调参构图和模型调参的难点。
深度学习
基础学习内容
模型训练训练深度学习模型如Resnet、inception、DenseNet等。特征提取从深度学习模型中提取特征。
进阶学习内容
模型升级引入Transformer结构如VIT或自定义网络结构。标准化使用GAN进行图像标准化。多实例学习基于DNN模型的多实例学习。
高级学习内容
自监督学习利用自监督学习提升模型性能。图网络应用GNN、GCN等图网络模型。端到端模型构建端到端模型解决复杂临床问题。
分析内容
特征分析分析提取的特征对模型性能的影响。模型性能评估不同模型的性能如AUC、Sens、Spec等。数据融合探索不同数据源的融合方法如多模态数据。临床应用将模型应用于临床问题如肿瘤微环境分析、瘤内瘤周分析等。
这些内容涵盖了从基础到高级的学习和分析过程旨在帮助研究人员和从业者在影像组学、病理组学和深度学习领域内进行有效的研究和应用开发。
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