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基于CT影像组学预测肝细胞癌微血管侵犯的应用研究的任务书
任务书
任务名称：基于CT影像组学预测肝细胞癌微血管侵犯的应用研究
任务背景：
肝细胞癌（HCC）是最常见的肝癌，全球每年约有70万人死于该病。近年来，影像组学已成为一种利用医学图像和生物信息学的技术，在肝癌预后、诊断、转移等方面获得了广泛应用。微血管侵犯（MVI）是判断HCC预后和治疗方案的关键因素之一，预测HCCMVI状态是目前医学界的热点研究领域之一。CT影像组学技术作为一种非侵入性的方法，可为HCCMVI状态的早期诊断和治疗提供有力支持，大量研究也表明其存在潜在价值。
任务目的：
本次任务旨在研究基于CT影像组学技术，预测HCCMVI状态的有效性和可行性。
预期成果：
1.基于CT影像组学技术，建立HCCMVI预测模型；
2.对比分析HCCMVI预测模型与常规模型的优劣；
3.验证HCCMVI预测模型的临床应用价值。
任务计划：
第一阶段：数据的获取和预处理（时间：2周）
1.收集完整的HCCCT影像检查数据和影像报告信息；
2.对收集的数据进行预处理，包括影像采集、数据增强、数据清洗等。
第二阶段：CT影像特征提取和MVI状态预测（时间：4周）
1.对预处理后的数据进行CT影像特征提取；
2.建立HCCMVI预测模型，包括模型训练和优化；
3.对比分析HCCMVI预测模型与常规模型的优劣。
第三阶段：临床应用验证和结果分析（时间：2周）
1.利用验证集验证HCCMVI预测模型的临床应用价值；
2.进行结果分析，包括预测准确性、灵敏度、特异性等因素的比较。
第四阶段：撰写论文和提交成果（时间：2周）
1.撰写研究报告，包括研究背景、方法、结果和讨论等部分；
2.提交研究成果。
任务团队：
本次任务由一名主要研究员和两名协助研究员组成。主要研究员应具有以下条件：
1.具有医学图像分析和机器学习经验和知识；
2.熟练使用相关软件工具，如Python等；
3.拥有相关领域研究经验和熟练的英语写作能力。
协助研究员应具有以下条件：
1.具有医学专业背景，熟悉HCCMVI预测相关内容；
2.熟悉医学影像的处理和分析；
3.具备熟练的数据处理和分析技能。
任务评估：
本次任务的成功与否将通过以下指标进行评估：
1.建立的HCCMVI预测模型的准确性和可信度；
2.比较HCCMVI预测模型与常规模型的优劣；
3.研究报告的质量和实践价值。