MRI联合超声影像学预测乳腺癌分子水平表达的研究是一个跨学科的方向，涉及医学影像学、分子生物学和计算机视觉等领域。目标是通过影像学手段（如MRI和超声）来预测乳腺癌的分子标志物，进一步了解肿瘤的生物学特征，并辅助诊断、预后评估以及治疗方案的选择。

一、可能的研究方向

• 影像特征提取：

  • MRI影像：可以通过分析MRI图像的纹理特征、形态学特征、增强模式等来提取肿瘤的生物学特征。
  • 超声影像：超声影像具有较高的空间分辨率，可以辅助评估肿瘤的形态、边界、血流情况（如多普勒超声）等。
  • 使用计算机视觉技术（如卷积神经网络，CNN）提取影像的深度特征，从而进行联合分析。

• 多模态影像融合：

  • 利用深度学习模型（如联合卷积网络、集成学习等），将MRI与超声影像信息融合，提高对乳腺癌的预测精度。
  • 数据融合技术如联合特征学习（joint feature learning）可以将MRI和超声图像中的互补信息整合，形成更完整的癌症表征。

• 预测分子水平表达