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20231105训练营-生境分析最后一公里,解决生境缺失 | 生境无法映射的问题
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首先,我们面临的痛点是计算效率问题。在处理大量数据时,我们通常采用多台电脑并行处理或者直接使用服务器。对于服务器的使用,我们需要考虑合理的进程数,并不是核心数越多越好。例如,一个18核的i9处理器,在运行我们的程序时,并不需要全部18个核心。通过经验我们发现,使用8个核心已经足够。此外,我们还可以通过一些有损的方法来提升计算效率,比如重采样、减少特征提取数量或避免使用局部特征等。 接下来,让我们抽象出问题的数学模型:输入为影像数据,输出为分类结果或生存信息。在这个过程中,我们可以将ROI作为一个整体来处理,或者拆分成子区域,如瘤内和瘤周区域,甚至采用多模态方法。 在生境分析的解决流程中,我们首先收集整理数据并进行ROI标注。然后生成生境区域,这可能涉及到手工勾画不同组织类型或使用OSTU算法进行二进制编码和无监督聚类。在无监督聚类过程中,我们首先对体素进行特征刻画,包括体素本身的灰度值和局部特征如熵和能量。我们也尝试使用深度学习来刻画生境特征。之后,对这些体素进行聚类分析,如KMeans算法,并保存聚类结果以便后续分析。 在进行特征刻画时,我们可以使用传统组学方法如Pyradiomics或深度学习方法。之后是特征筛选、降维和建模的过程。在这个过程中,我们需要决定聚类的数量,选择最合适的类别数(通常是3-5类),并考虑如何融合不同区域的特征。 最后,我想提出一些疑问供大家思考:在进行聚类时,我们应该如何选择类别数?不同区域的特征应该如何融合?这些问题都需要我们在实践中不断探索和优化。
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