# OmniMedAI

**Repository Path**: OminiMedAI/OmniMedAI

## Basic Information

- **Project Name**: OmniMedAI
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-23
- **Last Updated**: 2025-05-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

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## OmniMedAI 平台中文介绍

### **概述**

OmniMedAI 是一款基于多模态医学数据与人工智能的精准医疗决策平台，整合影像组学、深度学习、病理分析与基因组学技术，为疾病诊断、预后评估及个性化治疗提供全流程支持。平台通过模块化架构和前沿算法，赋能临床医生与研究人员高效挖掘医学数据价值，推动从“经验驱动”到“数据驱动”的医疗决策转型。

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### **核心功能与系统架构**

#### 1. **多模态数据整合**

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  支持数据类型：

  - **医学影像**：CT、MRI、PET（DICOM/NIfTI 格式）。
  - **数字病理**：全切片图像（WSI，支持 .svs/.tiff 格式）。
  - **基因组学**：基因突变谱、ctDNA 数据（CSV/FASTQ 格式）。
  - **临床数据**：电子健康记录（EHR）、实验室指标（HDF5/CSV 格式）。

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  工具集成：

  - ITK-SNAP（医学影像分割）、3D Slicer（三维可视化）、QuPath（病理标注）。

#### 2. **智能预处理引擎**

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  标准化处理：

  - **影像归一化**：Z-score 标准化、强度缩放到 [-1, 1]。
  - **数据增强**：随机裁剪、翻转、弹性形变（仅训练阶段）。

- 

  病理图像分析：

  - 基于 CellProfiler 的特征提取，结合 TF-IDF 加权词袋模型（BoW）量化病理纹理。

#### 3. **特征工程与模型构建**

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  影像组学特征：

  - 提取 1500+ 特征（形态、纹理、小波变换），支持 Laplacian 滤波（LoG）和多尺度分析。

  - 

    应用案例：

    - **胰腺导管腺癌（PDAC）**：通过 MRI 瘤内异质性特征预测 KRAS 突变状态（Shen et al., 2025）。
    - **肺癌**：基于 CT 影像组学模型术前预测血管生成拟态（Li et al., 2024）。

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  深度学习模型：

  - **架构支持**：UNet（分割）、ResNet/DenseNet（分类）、Swin Transformer（特征提取）。
  - **迁移学习**：预训练模型微调，适应小样本数据场景。

#### 4. **模型训练与验证**

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  算法库：

  - **传统机器学习**：支持 SVM、XGBoost、LightGBM、Cox 比例风险模型。
  - **联邦学习**：跨机构隐私保护训练，兼容 PySyft 框架。

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  评估指标：

  - AUC、F1-score、校准曲线、决策曲线分析（DCA）。

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### **技术亮点**

#### 1. **多实例学习（MIL）融合**

- **概率直方图（PLH）**：量化切片级预测分布。
- **特征融合**：联合 PLH 与词袋模型（BoW），增强全切片病理图像的全局表征：
   `\text{feature}_{融合} = Histo_{概率} \oplus Histo_{预测} \oplus Bow_{概率} \oplus Bow_{预测}`

#### 2. **生存分析与数据平衡**

- **Kaplan-Meier 曲线**：基于对数秩检验（Log-rank test）评估组间生存差异：
   `\hat{S}(t) = \prod_{t_i \leq t} \left(1 - \frac{d_i}{n_i}\right)`
- **SMOTE 过采样**：解决类别不平衡问题，提升少数类识别灵敏度。

#### 3. **模型可解释性**

- **Grad-CAM**：可视化深度学习模型在影像或病理切片上的关注区域。
- **SHAP 值**：解析特征贡献度（如基因突变、纹理特征对预后的影响）。

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### **应用场景与案例**

#### 1. **肿瘤精准诊疗**

- 胰腺癌：
  - 动态增强 MRI 联合临床数据预测淋巴结转移风险（Shen et al., 2025）。
  - 术前识别 SMAD4 基因突变状态，指导手术范围（Li et al., 2024）。
- 肺癌：
  - CT 影像组学模型预测血管生成拟态，优化手术方案（Li et al., 2024）。

#### 2. **肝脏疾病分析**

- **快速 MRI 成像**：深度学习重建算法将 T2 加权成像时间缩短至 30 秒，病灶检出率 >95%（Liu et al., 2024）。

#### 3. **心血管风险评估**

- **冠脉斑块分类**：基于 CCTA 影像的深度学习模型，精准区分钙化斑块与易损斑块。

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### **关键文献支持**

1. 影像组学与深度学习
   - Shen et al. (2025). MRI 特征与胰腺导管腺癌 KRAS 突变状态的相关性. *Abdom Radiol (NY)*.
   - Li et al. (2024). 基于增强 MRI 的 SMAD4 突变预测模型. *BMC Med Imaging*.
2. 技术创新
   - Liu et al. (2024). 深度学习加速肝脏 MRI 成像. *Magn Reson Imaging*.
   - Shen et al. (2025). 瘤内异质性评估预测胰腺癌淋巴结转移. *Insights Imaging*.

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### **平台优势**

- **模块化设计**：灵活适配不同临床场景，支持从数据预处理到模型部署的全流程。
- **多中心协作**：联邦学习框架保障数据隐私，推动跨机构联合研究。
- **临床转化落地**：已获得在国内 10+ 顶级医疗机构应用落地。

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### **未来方向**

- **液态活检整合**：联合 ctDNA 突变谱与影像特征，提升早期癌症筛查灵敏度。
- **量子计算加速**：探索算法优化，实现亚秒级实时推理。
- **因果推断模型**：解析医学数据中的因果关系，支持精准干预策略制定。

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OmniMedAI 通过融合多模态数据与人工智能技术，正重新定义精准医疗的边界，为临床研究与患者管理提供强大工具。