29、生物医学数据的分析技术与应用

生物医学数据的分析技术与应用

1. 混合数据分析

混合数据分析整合了同一组患者的成像数据和基于阵列的数据。当前，脑成像数据在多模态方面以及高通量基因组数据方面都取得了技术进展。脑断层扫描研究是一个不断发展且迅速扩张的研究领域，它综合评估多种因素，包括单核苷酸多态性（SNPs）、表观遗传和拷贝数变异（CNVs）、不同组学数据的分子特征以及脑成像的定量特征（QTs），同时结合更多的生物标志物、医学和生态数据。

基因组成像的主要目标是从人类大脑的表型特征、基因组和分子结构中获取不同的见解，以及了解其对正常和紊乱脑功能及行为的影响。由于脑成像基因组数据集的规模和复杂性，需要满足关键的计算和统计要求，以充分发挥这些数据的作用。目前，克服这些问题已成为统计学和机器学习领域的重要研究课题，高效且经济的数据分析技术可揭示神经生物学过程的遗传和分子基础，这可能影响复杂脑综合征的研究、治疗和预防方法的发展。

Shen和Thompson评估了脑成像基因组学中学习不同问题的三个主要分类：
- 理解脑成像QTs的遗传力近似问题，特征的遗传力主要由遗传因素决定。
- 发现成像基因组学关联问题，这是脑成像基因组学中探索的重要课题，以获得对大脑形成及其功能的基因组和分子系统的新见解。
- 图像整合和基因组学用于结果预测的知识问题，这是与脑成像相关的重要研究课题，以在遗传、分子和宏观脑结构层面获得与结果相关的神经生物学系统的重要见解。

2. 生物医学成像诊断技术

2.1 脑部

脑肿瘤是一种需要早期准确检测的疾病。目前，大多数检测和诊断方法依赖神经专家和放射科医生对图像的评估，这会导致人为误差且耗时。计算机辅助诊断（C