基于影像组学的影像数据...

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     基于影像组学的影像数据特征自动生成...该专利旨在解决的、困扰该领域多年的关键挑战。技术对流程繁琐，高度依赖人工、特征提取一致性差、“黑箱”特征生物学意义不明确、特征与任务关联度低、数据驱动能力弱等常见痛点，提供解决方案，例如，对从图像勾画（ROI）、特征提取到筛选，每一步都需专业人员手动操作，效率极低，无法规模化，采用深度学习模型（如CNN） 作为“特征生成器”。输入原始或预处理后的医学图像，模型能自动学习并输出高维、深层的影像特征，完全取代传统的手工勾画和公式计算流程。对“黑箱”特征、生物学意义不明确，深度学习能够捕捉人眼无法辨识的复杂、非线性纹理模式和空间关系。这些“深层特征”可能隐含了肿瘤异质性、微环境等关键生物学信息，提供了超越人类经验的新洞察。对特征与任务关联度低、“垃圾特征”干扰，模型通过在特定临床任务（如生存预测、良恶性分类） 的端到端训练中，被“逼迫”去学习与任务最相关的影像模式。这意味着生成的特征天生就与临床终点高度关联，价值密度远高于传统方法。

     一致性差、结果难以复现，方案是，一旦模型训练完成，对任何输入的图像，它都能稳定、可复现地生成统一的特征集，从根本上消除因软件或操作者不同带来的变异。总而言之，这件专利技术的核心价值在于将影像组学从一种依赖“人工设计”的描述性工具，升级为一种能够“自动发现”的智能诊断系统。对科研而言极大地加速了影像生物标志物的发现流程，为精准医疗提供了强大的数据驱动支持。对临床而言有望将复杂的影像组学分析无缝集成到临床工作流中，生成医生能够直接用于辅助决策的、具有明确临床意义的量化指标。下图对比了传统影像组学流程与该专利可能实现的智能化流程：

 

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。

 

 

依据公开资料介绍整理，仅供参考。不构成任何投资建议，不保证真实性、准确性，请仔细甄别！