第一种方法使用手工制作的工程特征，这些特征是根据数学方程（如肿瘤纹理）定义的，因此可以使用计算机程序31进行量化，这可以支持临床决策、这些特征被用作最先进的机器学习模型的输入，这些机器学习模型被训练成以某种方式对患者进行分类虽然这些特征被认为是有区别的，但它们依赖于专家的定义因此，不一定代表手头鉴别任务的最佳特征量化方法。此外，预定义的特征通常无法适应成像方式的变化，例如断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）与磁共振影像学（MRI）及其相关信噪比特性
第一种方法依赖于从基于专家知识的感兴趣区域。预先定义的特征，即engineering feature，肿瘤特征的例子包括肿瘤体积、形状、纹理、强度和位置。统计学方法feature selection,选取和结果最为相关的特征选择最稳健的特征并将其输入机器学习分类器。最后使用机器学习的方法建立诊断与预测模型
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