图片中的工作流有何用途？
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图中的工作流程旨在展示基于mri的放射omics分析的过程。该过程包括多个步骤：手动肿瘤分割、提取放射omics特征、使用lasso算法进行特征选择，以及rad-score的计算。工作流程还包含了决策曲线分析（dca），用于比较tnm分期系统（模型1）和 nomogram模型（模型4）之间的净收益率。这种分析利用mri图像提取的放射omics特征，有助于评估和预测各种临床结局。
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在这个工作流程中，lasso算法用于做什么？
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在这个工作流程中，使用了lasso（least absolute shrinkage and selection operator，最小绝对收缩和选择算子）算法进行放射omics特征选择。lasso是一种广受欢迎的回归分析方法，通过将不重要特征的系数压缩至零，有助于从大量特征中选出最相关的特征。这样就得到一个更易于解释、模型简化且具有较少特征的版本，这有助于提高模型的精度和泛化能力。
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决策曲线分析（decision curve analysis, dca）的目的是什么？
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决策曲线分析（decision curve analysis，dca）是一种方法，用于评估和比较不同预测模型或风险评估工具的临床实用性。dca的主要目标是确定在临床决策中使用特定模型或工具的净效益。根据图像中展示的工作流程，dca被用来比较tnm分期系统（模型1）与 nomogram（四阶段图）模型（模型4）的净收益率。通过这种对比，研究者可以找出哪个模型能更好地为临床医生提供支持，以优化患者结局和资源分配。
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