分段步骤的目的是什么？
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分割步骤的目的是在增强ct图像中识别并分离出感兴趣的肿瘤区域（roi）。这样可以更专注于肿瘤的分析，提取其特征，以便于后续的数据分析和模型融合。
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什么是radiomics特征？
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放射omics特征是从ct扫描、mri或pet成像等医学影像中提取的定量测量数据。这些特征可以描述图像的各种方面，如形状、大小、纹理和强度。放射omics特征能够用来刻画肿瘤及其周围组织的特性，为包括癌症在内的各种疾病的诊断、预后评估和治疗规划提供宝贵信息。
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如何将与预后相关的radiomics特征和基因签名结合起来？
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相关的预后相关radiomics特征和基因签名通过一种名为随机森林（random forest，rf）的机器学习方法进行整合。随机森林是一种集成学习方法，它构建多棵决策树并将它们的输出结合，以提高模型的整体准确性和稳定性。通过结合影像组学特征和基因表达谱，该模型能提供对患者预后的更全面理解，从而有助于指导临床决策。
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