在这个工作流程中，图像分割的目的是什么？
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在这个工作流程中，对增强对比度的t1加权和t2加权mri图像进行分割，目的是隔离并确定肿瘤区域。这是识别mri图像中感兴趣区域的关键步骤，这些区域将用于后续分析，如radiomics特征提取。
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从肿瘤轮廓中提取了哪些特征？
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从mri图像中定义的肿瘤轮廓内提取radiomics特征。这些特征量化了肿瘤的各种方面，如强度、形状、纹理和小波滤波器。提取的这些特征能提供有关肿瘤特性的宝贵信息，有助于分析其潜在的预后价值。
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如何选择与pfs关联性最强的特征？
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最小绝对收缩和选择操作（least absolute shrinkage and selection operator，lasso）回归被用于选择与无进展生存（progression-free survival，pfs）关联最强的特征。lasso回归是一种统计方法，通过将不重要的特征系数缩小至零，实现了特征选择的过程，从而从模型中剔除它们。这样得到的模型更易于解释且简洁，只保留与研究结果（此处为pfs）高度相关的最关键特征。
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