数据准备和ROI分割：与之前描述的步骤相同。特征提取：从ROI中提取大量影像组学特征。特征筛选：使用统计分析方法、机器学习算法或其他技术筛选与感兴趣临床变量相关的特征。构建线性模型：选择适当的线性回归模型（如普通最小二乘、岭回归、LASSO等），并使用筛选出的特征训练模型。在训练模型时，要确保正确划分训练集和验证集。系数选择：在训练完线性模型后，将获得每个特征对应的系数。这些系数表示了特征对预测结果的贡献程度。计算Rad-score：基于线性模型，将每个特征的系数与该特征值相乘，然后将这些乘积相加，最后得到Rad-score。公式如下： Rad-score = β0 + β1 F1 + β2 F2 + … + βn*Fn 其中，βi表示特征Fi的系数。模型验证和评估：使用独立测试集对模型进行验证和性能评估。评估指标可以包括准确率、敏感性、特异性、AUC等。

【影像组学入门百问】#69-如何构建影像组学的Rad-score？

数据准备和ROI分割：与之前描述的步骤相同。
特征提取：从ROI中提取大量影像组学特征。
特征筛选：使用统计分析方法、机器学习算法或其他技术筛选与感兴趣临床变量相关的特征。
构建线性模型：选择适当的线性回归模型（如普通最小二乘、岭回归、LASSO等），并使用筛选出的特征训练模型。在训练模型时，要确保正确划分训练集和验证集。
系数选择：在训练完线性模型后，将获得每个特征对应的系数。这些系数表示了特征对预测结果的贡献程度。
计算Rad-score：基于线性模型，将每个特征的系数与该特征值相乘，然后将这些乘积相加，最后得到Rad-score。公式如下： Rad-score = β0 + β1F1 + β2F2 + … + βn*Fn 其中，βi表示特征Fi的系数。
模型验证和评估：使用独立测试集对模型进行验证和性能评估。评估指标可以包括准确率、敏感性、特异性、AUC等。