29、生物医学数据分析与成像技术在疾病诊断中的应用

生物医学数据分析与成像技术在疾病诊断中的应用

1. 混合数据分析

混合数据分析结合了同一组患者的成像数据和基于阵列的数据。当前，在多模态脑成像数据以及高通量基因组数据的开发方面，科技正不断取得进展。脑断层扫描研究是一个快速发展的研究领域，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），并结合更多生物标志物、医学和生态数据。

脑成像基因组学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得不同的见解，以及了解它们对正常和紊乱的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极高，为了充分发挥这些有用数据的潜力，必须满足关键的计算和统计要求。克服这些问题已成为统计学和机器学习领域的一个重要且具有挑战性的研究课题，高效且经济的数据分析技术被用于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：
- 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。
- 成像基因组学关联的发现问题 ：这是脑成像基因组学中探索的重要课题，旨在深入了解大脑形成及其功能的基因组和分子系统。
- 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一个非常重要的问题，有助于在遗传、分子和宏观脑结构层面深入了解与结果相关的神经生物学系统。

序号