影像组学研究中，划分数据集的方式主要包括以下几种：
随机划分：在随机划分方法中，数据集被随机分成训练集、验证集和测试集。这种方法适用于样本量较大的情况，可以确保数据集的随机性和代表性。然而，在样本量较小的情况下，随机划分可能导致某些类别的样本不均衡。
分层抽样划分：分层抽样划分方法在划分数据集时，根据样本的类别或某个关键特征进行分层。在每一层中，按照一定比例随机抽取样本分配给训练集、验证集和测试集。这种方法可以确保训练集、验证集和测试集中的类别分布与整个数据集相似，有助于提高模型的泛化能力。
时间序列划分：当数据具有时间相关性时，可以使用时间序列划分方法。在这种情况下，数据集按照时间顺序进行划分，较早的数据用于训练集，中间的数据用于验证集，较晚的数据用于测试集。这样可以确保模型能够预测未来的趋势。
病人级别划分：在影像组学研究中，通常需要确保训练集、验证集和测试集之间不存在同一个病人的数据。通过病人级别划分，可以确保训练集、验证集和测试集中的样本来自不同的病人，从而减少模型在验证和测试阶段可能出现的过拟合现象。
K折交叉验证：在K折交叉验证方法中，数据集被分成K个互不重叠的子集。在每次迭代中，选择一个子集作为测试集，其余K-1个子集作为训练集。这个过程重复K次，每个子集都有一次机会作为测试集。K折交叉验证可以充分利用数据集，提高模型的泛化能力。然而，这种方法需要进行K次训练和测试，计算成本较高。
在实际应用中，可以根据研究目的和数据集的特点选择合适的划分方法。同时，为了确保模型的泛化能力和鲁棒性，可以考虑将不同划分方法结合使用。
