重写下面这段文本：《差异化的机器学习应用于影像组学中的结直肠肿瘤预后预测》

摘要：影像组学是通过将影像学、分子学和临床信息相结合来预测患者预后和治疗反应的新兴学科。深度学习已经在影像组学中显示出令人瞩目的表现，尤其是在医学图像的分析和基于影像信息的预后预测方面。在这项研究中，我们通过对结直肠癌患者T2加权磁共振影像的深度学习分析，开发了一种可靠的结直肠癌预测模型，预测病人5年存活率。该模型由一个基于深度卷积神经网络的前端和一个基于支持向量机的后端组成。通过差异化机器学习方法，我们的模型能够很好地预测高风险和低风险患者，从而有望为结直肠癌患者的个体化治疗提供指导。
重写：利用差异化机器学习技术，我们基于深度学习分析T2加权磁共振影像开发了一种可靠的结直肠癌预测模型，该模型可以预测5年存活率且能够良好地区分高风险和低风险患者，为结直肠癌患者的个体化治疗提供指导。影像组学是一门新兴学科，通过将影像学、分子学和临床信息相结合来预测患者预后和治疗反应。深度学习在影像组学中表现出色，特别是在医学图像分析和基于影像信息的预后预测方面。我们的模型由一个基于深度卷积神经网络的前端和一个基于支持向量机的后端组成。