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定量和定性成像技术的整合通过提供了更完整的患者预后图片来改善癌症的检测。使用定量成像，可以改善诊断价值和治疗策略，因为它可以客观评估生理和分子变化。另一方面，定性成像提供了视觉线索和上下文信息，以破译复杂的生物过程。合并后，这两种方法提供了更完整的图片，可用于在治疗过程中进行准确的诊断和对患者保持标签。数据协调，验证和临床翻译的挑战是从定量和定性成像方法中整合不同数据源时会出现的。有效地结合两种形式的信息需要确保一致的获取技术和构建强大的分析过程（RAP）。的目的是提高诊断准确性并允许更详细的疾病表征，建议使用基于机器的框架（HIDML-F）进行混合成像诊断，以融合和分析混合数据。HIDML-F可用于治疗实体瘤和血液恶性肿瘤。这有助于确定肿瘤的侵略性，测量治疗的有效性以及与恶性生长区分开。此外，HIDML-F捕获了功能和形态学信息，这可以实现个性化的治疗方案。通过模拟患者场景和随后的模拟分析来证明HIDML-F的值。HIDML-F在多种方式上已显示出优于传统成像方法，包括其检测微妙的变化，减少误报并提高诊断信心等能力。纵向模拟进一步证明了早期治疗反应评估指导治疗干预措施的潜力。
整合用于癌症诊断的定量和定性成像方法
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