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奇技淫巧-20240714-多组学论文,可以在哪些方向上进行差异化。
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在当前的技术方案中,我们旨在通过自由组合和创新的方法论,将既有数据转化成结构化信息,以提升数据分析的效率和准确性。这一过程涉及多种技术和方法的应用,包括但不限于影像组学、病理组学、转录组学等。 首先,在影像组学领域,我们采用传统组学方法和深度学习技术相结合的策略。对于传统组学,使用pyradiomics工具提取手工特征;而在深度学习方面,则利用CNN(卷积神经网络)、ViT(视觉变换器)等模型处理2D、3D以及2.5D的数据。这种结合可以充分利用深度学习在图像识别和特征提取方面的优势,同时保留传统方法的稳定性和可靠性。 在病理组学方面,CellProfiler用于提取手工特征,而深度学习技术如MIL(多实例学习)、GCN(图卷积网络)和自监督学习则被用来进一步挖掘数据的深层次信息。这些技术的应用有助于从复杂的病理图像中提取出有价值的信息,为诊断和治疗提供支持。 对于转录组学和蛋白组学等生物信息学领域的数据,我们采用Lasso降维和VAE(变分自编码器)等方法进行处理,以降低数据的复杂性并提取关键特征。 在融合方法上,我们探索了特征融合和结果融合的策略。特征融合通过结合不同来源的特征(如Ctl C + Ctl v)来增强模型的预测能力;结果融合则是将不同模型的预测结果进行整合,以提高最终决策的准确性。此外,Transformer模型也被用于处理序列化数据,优化信息的处理和利用效率。 为了增加数据的种类和丰富性,我们不仅增加了ROI(感兴趣区域),如瘤周和生境等,还扩展了数据的类型和信息量的维度。这包括引入多序列、超分重建技术以及整合病理、蛋白、转录等组学数据。 例如,在影像组学领域,我们通过序列特征融合的方式,将传统组学与深度学习技术结合起来,以获得更全面的特征描述。在病理组学方面,通过MIL融合策略,有效地整合了不同层次的信息。最后,通过后融合策略如Nomogram,将不同来源和类型的数据进行综合分析,以得出更准确的结论。 综上所述,本技术方案通过自由组合和创新的方法论,实现了对既有数据的高效转化和结构化处理,为后续的数据分析和应用提供了坚实的基础。
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