设置影像基因组学分析中影像数据分辨率：CT扫描层厚≤1mm，MRI扫描层厚≤0.5mm，PET扫描分辨率≤4mm FWHM，确保能捕捉到细微解剖结构和病变特征。 🆔 ID: 312806 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的基因芯片平台为Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array或Illumina HumanHT - 12 v4 Expression BeadChip，基因检测覆盖度≥20000个基因。 🆔 ID: 312807 ✅ 可用
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对于影像特征提取，CT影像中肿瘤体积测量精度误差<2%，MRI影像中肿瘤边界勾画Dice相似系数≥0.85，PET影像中肿瘤标准摄取值（SUV）测量误差<5%。 🆔 ID: 312808 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，基因表达数据标准化采用FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）或TPM（Transcripts Per Million）方法，使不同样本间基因表达量具有可比性。 🆔 ID: 312809 ✅ 可用
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在影像与基因表达数据关联分析时，Pearson相关系数显著性阈值设定为P < 0.05，且经过多重检验校正（如Bonferroni校正或FDR校正）后P < 0.1。 🆔 ID: 312810 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的样本量为肿瘤患者≥100例，正常对照≥30例，以保证统计学效力和结果可靠性。 🆔 ID: 312811 ✅ 可用
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对于影像组学特征提取，从CT、MRI、PET影像中分别提取至少1000个影像组学特征，包括一阶统计特征、形状特征、纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、灰度游程长度矩阵GLRLM）等。 🆔 ID: 312812 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，机器学习算法选用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）或深度学习（如卷积神经网络CNN），模型训练集与测试集按7:3或8:2比例划分。 🆔 ID: 312813 ✅ 可用
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影像基因组学中，基因突变检测采用二代测序（NGS）技术，测序深度≥500×，能检测到频率≥5%的基因突变。 🆔 ID: 312814 ✅ 可用
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在影像与基因突变关联分析中，对于特定基因突变（如TP53、KRAS等），影像特征差异的统计学显著性P < 0.01，且效应量（如Cohen's d）≥0.5。 🆔 ID: 312815 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的影像检查设备：CT为128排及以上螺旋CT，MRI为3.0T高场强磁共振成像仪，PET为PET - CT或PET - MRI一体机。 🆔 ID: 312816 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，影像数据的预处理包括去噪（如高斯滤波）、归一化（如Z - score标准化）和配准（如基于互信息的刚性配准和非刚性配准），配准误差<1mm。 🆔 ID: 312817 ✅ 可用
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对于基因表达谱聚类分析，采用层次聚类或K - means聚类方法，聚类数根据肘部法则或轮廓系数确定，以区分不同基因表达模式。 🆔 ID: 312818 ✅ 可用
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影像基因组学中，影像特征与临床病理特征（如肿瘤分期、分级、组织学类型）关联分析，采用卡方检验或Fisher精确检验（分类变量）以及t检验或方差分析（连续变量），P < 0.05认为有统计学意义。 🆔 ID: 312819 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的影像随访时间点：术后1个月、3个月、6个月、12个月，用于评估影像特征与肿瘤复发、转移的相关性。 🆔 ID: 312820 ✅ 可用
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在影像与基因表达的通路分析中，采用KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）或GO（Gene Ontology）富集分析，筛选出与影像特征显著相关的信号通路（P < 0.05）。 🆔 ID: 312821 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，构建的预测模型（如基于影像特征预测肿瘤预后或治疗反应）的准确率≥80%，灵敏度≥75%，特异度≥75%。 🆔 ID: 312822 ✅ 可用
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对于影像基因组学中的多组学数据整合（影像组学 + 基因组学 + 转录组学），采用多变量回归分析或集成学习方法，以提高预测性能。 🆔 ID: 312823 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的影像数据存储格式为DICOM 3.0标准，基因数据存储格式为FASTQ、BAM或VCF，确保数据的规范性和兼容性。 🆔 ID: 312824 ✅ 可用
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在影像与基因表达的时间序列分析中，对于肿瘤治疗前后影像特征和基因表达变化，采用重复测量方差分析或混合效应模型，P < 0.05认为有显著变化。 🆔 ID: 312825 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，影像特征选择的算法包括递归特征消除（RFE）、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）或基于信息增益的方法，以筛选出最具预测价值的影像特征。 🆔 ID: 312826 ✅ 可用
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对于影像基因组学中的生物标志物发现，通过影像特征与基因表达联合分析，筛选出与肿瘤发生、发展、预后相关的潜在生物标志物组合，其预测效能AUC（Area Under the Curve）≥0.8。 🆔 ID: 312827 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的影像对比剂：CT用碘对比剂（如碘普罗胺），注射流速2 - 5ml/s，MRI用钆对比剂（如钆喷酸葡胺），注射流速2 - 3ml/s，PET用18F - FDG，注射剂量3 - 5MBq/kg。 🆔 ID: 312828 ✅ 可用
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在影像与基因表达的空间分析中，采用影像空间分割技术（如基于体素的聚类分析）和基因表达空间定位技术（如原位杂交或成像质谱流式细胞术），分析影像特征与基因表达的空间相关性，空间分辨率达到亚毫米级。 🆔 ID: 312829 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，对于影像数据的特征降维，采用主成分分析（PCA）或独立成分分析（ICA），保留90%以上的方差信息，以减少数据维度并提高分析效率。 🆔 ID: 312830 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的基因功能注释数据库包括NCBI Gene、Ensembl、UniProt等，用于解读基因与影像特征关联的生物学意义。 🆔 ID: 312831 ✅ 可用
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在影像与基因表达的动态分析中，对于肿瘤生长过程中影像特征和基因表达的动态变化，采用微分方程模型或机器学习动态预测模型，预测肿瘤发展趋势，预测时间范围为未来1 - 6个月。 🆔 ID: 312832 ✅ 可用
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影像基因组学分析中，影像特征与基因表达的交互作用分析采用广义线性模型（GLM）或贝叶斯网络分析，以揭示两者之间复杂的非线性关系。 🆔 ID: 312833 ✅ 可用
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影像基因组学研究选取的影像采集参数：CT管电压120 - 140kVp，管电流200 - 300mAs；MRI序列包括T1WI、T2WI、DWI（b值 = 0, 1000s/mm2）等，扫描时间控制在30 - 60分钟；PET扫描时间15 - 30分钟，保证影像质量和数据准确性。 🆔 ID: 312834 ✅ 可用
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对于影像基因组学中的样本质量控制，影像样本要求无运动伪影、无金属植入物干扰，基因样本要求RNA完整性数（RIN）≥7.0，DNA浓度≥50ng/μl，保证后续分析的可靠性。 🆔 ID: 312835 ✅ 可用
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