1.利用机器学习方法建立生存预后模型，筛选临床资料显著特征； 2.根据ROI，找出影像组学特征，筛选影像组学显著特征； 3.显著特征融合，建立EOC贝伐联合化疗治疗的优势人群；

我可以回答您的问题。这是一个关于医学研究的问题，利用机器学习方法建立生存预后模型，并根据ROI找出影像组学特征筛选影像组学显著特征，最后将显著特征融合建立优势人群。这是一个很有意义的研究方向，可以帮助提高癌症患者的生存率。

相关问题

如何利用机器学习方法建立生存预后模型，筛选临床资料显著特征

这是一个技术性问题，可以回答。建立生存预后模型需要先确定数据来源，提取相关特征，选择适当的机器学习算法来训练模型。常用的机器学习算法包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。根据不同的数据集和研究目的，选择合适的算法进行建模，最终可以得到一个预测患者生存预后的模型。

临床模型、影像组学模型和深度学习模型如何建立列线图

建立列线图可以直观地展示临床模型、影像组学模型和深度学习模型的建立过程和结果。

1. 对于临床模型，可以将列表示为不同的临床特征，线表示为预测结果。首先，需要收集一批临床样本数据，并对其进行特征提取和预处理。然后，使用机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，来训练模型并优化性能。最后，通过交叉验证等方法进行模型评估，并得到预测结果。

2. 对于影像组学模型，可以将列表示为不同的影像特征，线表示为预测结果。首先，需要收集一批影像数据，并对其进行预处理和特征提取。然后，使用机器学习算法或深度学习算法，如卷积神经网络等，来训练模型并优化性能。最后，通过交叉验证等方法进行模型评估，并得到预测结果。

3. 对于深度学习模型，可以将列表示为不同的网络层或模块，线表示为训练过程中的损失函数或准确率。首先，需要设计一个深度学习网络结构，并定义损失函数和优化算法。然后，使用大量的数据对网络进行训练，并进行调参和优化。最后，通过测试集或实际应用中的数据进行模型评估，并得到预测结果。

将以上建立过程和结果绘制在一个列线图上，可以更加清晰地展示不同模型的建立过程和性能表现。