当人工智能与医学影像技能相互领悟时，我们如何迈出实验的第一步？

医学影像人工智能开放创新平台一站式办理了医学影像大数据在存储、共享、脱敏、格式转换、显示、数据标准化、人工智能打算、智能标注、成果与数据共享以及交叉学科团队协作等方面的难题，极大地肃清了医学AI开放创新的阻碍。
此外，平台还供应了便捷的影像处理工具，实现了零代码的特色工程演习，是年夜夫们的智能化的实验赞助伙伴。

实验前的准备阶段至关主要，特殊是实验数据采集，如CT、MRI、PET等。
在此环节中，务必担保数据来源的可靠性和样本量的充足性，以确保实验的严谨与可靠。
数据需统一存储为DICOM或NIFTI格式，以便于后续的数据处理和剖析。
数据网络完成后，还需进行必要的预处理，以符合实验所需的数据格式哀求，从而为实验的顺利进行奠定坚实的根本。

01数据存储

登录医学影像人工智能开放创新平台并完成注册，用户可轻松上传数据，并实现在线图像查看和预览功能，这一流程极大地方便了后续的数据处理与实验设计事情的进行。

02数据处理

对付存储的实验数据，供应预处理做事，包括数据脱敏、格式转化和ROI勾画等，以确保数据的合规性和易用性。

a.图像脱敏工具：可实现在线脱敏和离线脱敏，这两种脱敏办法会在脱敏结束后天生相应的excel表格，其表格中存在DICOM数据脱敏前后的对照信息，方便数据拥有者对数据进行回溯查找

以下是脱敏前后DICOM头文件信息的比拟展示，为您呈现数据的处理效果。

b.格式转化工具：DICOM转NIFTI、NIFTI转DICOM、DICOM转PNG、PNG转DICOM、NIFTI转PNG五种转换办法，支持批量转换医学数据格式。

c.ROI勾画：手动勾画，支持多形态画笔勾画、阈值画笔勾画，知足多样需求；中间层添补勾画，根据非连续切片的ROI，自动天生中间层ROI区域；吸附式勾画，自动识别画笔附近区域纹理并吸附边缘，勾画更精准；大模型勾画，调用分割大模型，一键获取分割结果。

03数据标准化

依据国际神经影像BIDS标准，制订了医学影像数据和临床资料数据的标准化文件命名与组织规则，旨在适应更广泛的适用范围和多样化的运用处景，同时减少不同设备或参数引起的差异。

实验设计

以影像组学二分类实验为例，影像组学作为当前医学SCI揭橥的高频领域，正引领着科研的新潮流。
这一领域专注于深度挖掘医学影像数据（如CT扫描、MRI等）中的丰富定量特色，通过领悟医学影像学、打算机科学及统计学等多学科的聪慧，我们能够从影像中提炼出海量的定量信息。
这些信息不仅精确描述了肿瘤或其他疾病的形态、组织特性及生理状态，更能通过转化为数学特色，为疾病的预测、诊断及治疗效果评估等临床实践供应有力支持。

a.数据选择：从个人空间中上传数据时，请确保选取一个特定的文件夹以实行实验任务。
该文件夹必须知足以下条件：首先，它应是唯一的文件夹选择；其次，此文件夹内应包含一个临床指标表格，以确保数据完全性；再者，文件夹内应包含一层病人文件夹，个中每个病人对应一个独立文件夹，便于数据管理。
尤为主要的是，每个病人文件夹下必须精确包含一个图像文件和一个标签文件，这些文件需严格遵照NIFTI格式，并应按照图示哀求准确命名。

选择数据后，进行数据格式检讨、数据加载，系统自动分出影像数据、临床数据，根据实验须要指定要提取组学特色的图像和该图像对应的标签。

b.组学特色提取：供应灰度级大小区域特色、灰度级别重复长度矩阵特色、临近灰度差异矩阵特色、灰度依赖矩阵特色、强度特色、灰度共生矩阵和形状特色七大类图像特色可以选择，并且每个特色下的子级特色也供应选择。
除此之外，还支持小波变换特色。

c.特色筛选：首先选择要利用的特色筛选方法，此处采取嵌入法-基于LASSO的特色筛选方法，然后设置特色参数。

d.影像特色与临床特色组合：根据实验须要，勾选干系影像特色及临床特色参与模型演习。

e.模型演习：根据实验的详细需求，本实验选定“支持向量机”作为分类任务的方法。
接着，进行参数设置，确保模型能够按照预期进行演习。
在选择评估方法时，采取了“五折交叉验证”以获取更准确的评估结果。
完成上述设置后，即可启动并实行演习任务。

f.结果查看：详细列出了特色筛选、任务模型以及结果图表等关键元素，以用于实验展示和总结。
这些图表可以大致归为四类：运行参数图表、分类结果详情图表、特色筛选图表以及分类结果图表。
值得一提的是，每个图表都具备便捷的保存到云空间以及***到本地的功能。

一键创建“我的”实验任务

医学影像人工智能开放创新平台注册成功完成实名认证，平台赠予20G个人存储空间以及20次AI打算资源包，限时15天内可畅享平台全部功能模块，带给您更加流畅、高效的利用体验。

医学AI作为一门交叉学科，将医学影像的繁芜性与当代人工智能及打算机技能相结合，其专业性和深度授予其一定的准入门槛。
医学影像人工智能开放创新平台，正是这样一个独特的出发点，为初学者供应了一条从数据标准化到模型演习的全流程实践路径。
在这里，可以逐步探索并深入理解医学科研剖析及其干系领域的丰富内涵与广阔前景。

点击试用：https://www.yinraycloud.com