往期推荐
生境+配准）视频讲解：水肿区域的空间异质性揭示了胶质母细胞瘤的生存相关栖息地
（平台重磅更新：Transformer来袭）视频讲解：一种基于MRI深度学习模型的预测直肠癌预后的方法
（零基础，无代码，小白量产SCI）影像组学人工智能应用培训班：ChatGPT论文润色+影像组学平台
解决最后一公里的生境无监督问题-周日免费训练营预告
扫码查看完整文献：
一 讲解文献
二 文章思路
医学背景：
乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率在全球范围内均居高不下。因此，对于乳腺癌患者的预后评估非常重要，可以帮助医生制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和生存质量。
肿瘤栖息地是指肿瘤细胞在人体内生存和繁殖的环境，包括血管、间质和免疫细胞等。肿瘤栖息地内的灌注异质性是指肿瘤内部不同区域的血流量和血容量存在差异，这种差异可能会影响肿瘤的生长、扩散和治疗反应等生物学行为。
磁共振成像(MRI)是一种非侵入性的医学影像技术，可以提供高分辨率的组织结构和功能信息。在肿瘤学领域，MRI已经成为一种重要的诊断和评估工具，可以帮助医生确定肿瘤的大小、位置、形态和生物学特征等信息。
三实验过程
1.研究对象选取：从医院乳腺外科门诊纳入符合研究条件的乳腺癌患者。包括手术前接受乳腺磁共振成像（MRI）检查，且手术后经病理证实确诊为乳腺癌的患者。
2.影像数据采集：患者进行乳腺MRI检查，并使用动态增强磁共振成像技术（DCE-MRI）对患者进行成像。在特定时间间隔内获得序列图像数据。
3.图像预处理：使用图像处理软件对MRI图像进行分割，将患者的肿瘤区域从正常组织中分离出来。根据灰度值，将肿瘤区域分成不同的亚区域，并对患者的影像数据进行标准化处理。
4.对肿瘤灌注异质性进行分析：根据DCE-MRI图像序列，使用动态对比度增强法计算出灌注曲线和ROI区域灌注强度。进而计算出各区域的肿瘤灌注特征参数，如初定向增强时间（IAUC60）、总增强时间（TTP）和峰值增强值（PEV）。
5.分析乳腺癌患者预后：将患者的灌注异质性数据与患者的临床资料进行统计学分析，探究其与乳腺癌患者预后之间的关系。采用相关系数、生存分析曲线和Kaplan-Meier曲线等方法，确定乳腺癌患者在不同灌注异质性情况下的预后情况。
6.根据结果进行实验分析：对研究结果进行统计分析和解释，进一步探究肿瘤区域内灌注异质性指标对乳腺癌预后的影响，并讨论相关生物学机制。
训练营观看渠道
Brief Introduction
时 间：本周日上午九点
腾讯会议：177-698-040
密 码: 111111
