简介：摘要影像组学是1个发展迅速的研究领域，涉及医学影像中的定量指标，即影像组学特征的提取。影像组学的特点是捕获组织和病变的特征，如异质性、形状等，并可单独或与人口统计学、组织学、基因组学或蛋白质组学等数据相结合用于解决临床问题。该文旨在提供该领域的介绍，内容涵盖基本的影像组学工作流程，包括特征的计算与选择、降维及数据处理；并讨论核医学的潜在临床应用，包括对基于PET影像组学的治疗反应和生存预测；还介绍当前影像组学的局限性，如对于所采集参数变化的灵敏度，以及其他常见问题。

简介：摘要影像组学研究已经受到了学术界与工业界的广泛关注与研究，然而距离影像组学模型的临床应用，仍面临着诸多挑战。本文从医学影像数据标准化、模型泛化性、生物学可解释性及临床易用性4个方面进行探讨，并提出可行性解决方案。最后，建立医学影像人工智能标准化数据库对推进影像组学在疾病诊疗领域的临床应用具有重要意义。

简介：摘要人类行为和疾病症状的多样性与人脑结构与功能的个体差异有关，但个体差异的形成机制尚不清楚。本文提出了一个新的研究方向——脑影像暴露基因组学（NIMEG），系统介绍了NIMEG的概念与内涵、研究内容与方法、面临机遇与挑战及研究科学与临床意义。NIMEG研究将有助于认识人类行为个体差异的形成原因及神经精神疾病的发病机制，进而促进神经精神疾病的预防、诊断及治疗。

简介：摘要自影像组学的概念提出以来，国内外学者相继开展了众多关于影像组学的科学研究。国内外研究团队及其相应的研究在影像学上都取得了一定的成果，然而距离影像组学模型的临床应用，仍面临着诸多挑战。关于影像组学的研究热点、存在问题，以及未来的发展方向都需要关注和重视。

简介：摘要影像基因组学通过建立基因与非侵入性成像特征之间的联系，对基因的表达进行无创、实时及连续的监测，从而通过影像学检查对疾病的诊断、分级、治疗以及预后进行分子层面的预测、分析，实现精准医疗。近年来，越来越多的学者开始关注影像基因组学，并在不同的领域开展研究，取得了一定的进展。本文阐述了基于影像基因组学在胶质瘤、肺癌、乳腺癌、结直肠癌、肾癌、前列腺癌诊断、预后预测等方面的最新进展和潜力。

简介：摘要从医学影像图像中提取和量化传统影像检查手段无法识别高通量特征信息的影像组学，逐渐成为临床实施精准医疗、个体化医疗的研究热点。脊柱疾病所表现出来的临床症状单一，传统的影像学手段对一些脊柱病变的精准定位、诊断及鉴别诊断依然具有挑战性。人工智能与影像图像的交叉融合，大大提高了一线工作者对疾病诊断准确性，并实现了对疾病未知数据的预测。目前，脊柱疾病的诊断在影像组学的应用方面未见系统的综述报道。因此，笔者重点就影像组学在脊柱疾病的应用现状及进展进行归纳总结，并提出面临的挑战及脊柱影像未来发展方向。

简介：摘要宫颈癌的发病率、死亡率较高并且逐渐增长，年轻化趋势明显，早期诊断和治疗变得尤为重要。治疗方式主要依据临床分期，相同临床病理特征的患者预后差异较大。影像组学因其无创、定量、快捷、动态、可重复的特点，可以为宫颈癌的诊断、预后等提供便利，帮助临床医生做出决策。笔者将从影像组学的工作流程、在宫颈癌诊治中的应用现状和发展前景进行综述。

简介：影像组学指从医学影像中提取、分析大量高级定量影像特征，从而对疾病进行诊疗。这一概念诞生不足5年，但已成为全球临床医学和生物医学工程的研究热点，涉及多类肿瘤的筛查、诊断、治疗和评估，并取得了相当乐观的结果。今后影像组学会基于多中心研究，进一步获取标准、稳定的特征并完成验证，从循证医学角度应用于肿瘤的精准医疗。该研究系统全面地阐述了影像组学的过去、现在与未来。

简介：摘要近年来，人工智能技术的发展推动了影像组学的兴起，使得以纹理分析为代表的人工智能图像分析工具在PET图像分析中得到了广泛关注。纹理分析等影像组学图像特征分析工具可从现有影像学图像数据中提取关于病变组织的丰富信息，从而描述肿瘤特征、判断预后以及预测和评估肿瘤疗效。该文着重综述了纹理分析在PET代谢影像组学中的研究进展、挑战与前景。

简介：摘要头颈部恶性肿瘤为全球七大常见的恶性肿瘤之一，其发病隐匿且多伴发远处转移，患者的远期生存率相对较低。目前已有大量运用影像组学对头颈部肿瘤进行研究的报道，均提示影像组学在头颈部肿瘤的早期诊断、预后判断、疗效评估以及人类乳头瘤病毒感染状态检测等方面具有重要意义。本文将简要介绍头颈部肿瘤影像组学研究流程中的特点，对现有研究成果进行综述，并探讨影像组学在头颈部肿瘤诊治中的应用前景，以及未来发展将要应对的挑战。

简介：目的使用影像组学方法构建一个影像组学标签分类模型，对肺肿瘤良恶性进行分类预测。方法分析四川大学华西医院80例怖肿瘤患者的CT影像学数据，分割肿瘤区域，提取肿瘤形状、大小、强化程度、纹理和小波变换共485个影像组学特征。利用Lasso算法筛选出与肿瘤良恶性鉴别最密切的组学特征，并使用Logistic回归构建诊断肿瘤良恶性的预测模型。采用受试者工作特征（receiveroperatingcharacteristic．ROC）曲线及其曲线下面积（areaundercurve，AUC）来评估该影像组学标签在训练集和验证集中的效能。结果选取3个影像组学特征构建出影像组学标签，具有很好的预测分类效果。训练集的AUC为0870（95％CI：0760-0978J，灵敏度为0.870，特异度为0.818；验证集的AUC为0.853（95％CI：0.717-0.989），灵敏度为0.882，特异度为0.778。结论随着CT在临床诊断中的广泛使用，真有望成为辅助检测肿瘤良恶性的非侵入手段。

简介：目的：探讨基于影像组学的肺结节恶性程度预测。方法：对肺部图像影像数据库(TheLungImageDatabaseConsortium，LIDC)-IDRI(ImageDatabaseResourceInitiative)中604例肺结节患者的CT图像进行分析，其中含肺结节的CT图像共2803幅，医师手工勾画肺结节轮廓。根据肺结节诊断标准，共提取96个灰度、形态和纹理高通量特征，输入基于随机森林的多类分类器进行恶性程度预测。恶性程度分为5级，以数字1~5表示。随机选取1000幅CT图像作为训练样本，剩余的1803幅CT图像作为测试样本，实验重复10次。结果：对于单个肺结节，5类恶性程度的平均预测准确率为77.85%。对于每一类预测，曲线下面积(areaundercurve，AUC)均在0.94以上。对于每例患者，肺结节恶性程度的预测准确率为75.16%。结论：该研究提出的基于影像组学的方法对肺结节恶性程度的预测性能良好，可为临床诊断提供可靠的辅助信息，以利于早期发现病灶。

简介：摘要影像基因组学用影像组学方法探索影像学特征与基因表达模式之间的联系，具有无创、能显示肿瘤整体信息的特点。影像组学的应用对预测非小细胞肺癌(NSCLC)的基因突变具有一定作用，是近年来研究的热点。影像组学特征与常规影像学特征、临床特征等联系起来，可提供肿瘤的多方位信息，在NSCLC驱动基因表型的预测和精准治疗中将发挥越来越重要的作用。

简介：目的：探索影像组学在甲状腺癌中的应用价值。方法：选择于复旦大学附属肿瘤医院手术的77例甲状腺乳头状癌单灶患者的病灶超声图像，进行影像组学特征研究并判断有否淋巴结转移，并与病理结果进行比较。结果：77例患者中，淋巴结转移27例，超声术前发现4例；淋巴结未转移50例，超声术前发现47例。通过影像组学方法判断病灶淋巴结有无转移，对照病理结果，准确率为73.1%，灵敏度为71.4%，特异度为74.0%。结论：影像组学在判断甲状腺乳头状癌淋巴结转移中有明确价值和极大潜力。

简介：摘要乳腺癌是威胁全球女性生命健康的最常见恶性肿瘤。影像组学作为目前研究的前沿领域，对乳腺癌的早期精准诊断和疗效评价具有很大的临床价值。关注肿瘤异质性的亚区域特征以及联合其他组学数据分析，为乳腺影像组学研究指明了新方向。现有影像组学模型与临床应用的需求仍存在差距，乳腺影像诊断医师应抓住机遇不断探索，努力实现影像组学和临床转化的双重突破。

简介：摘要影像组学可从医学图像中高通量地提取影像特征进行定量分析，进而量化肿瘤异质性，无创地评估肿瘤的生物学行为。近年来，影像组学在核医学领域尤其是PET中的应用发展迅速。该文对基于PET的影像组学在肿瘤鉴别与预后评估方面的应用及面临挑战与前景进行论述，以提高对PET影像组学的认识。

简介：摘要影像组学是通过多种技术从图像中提取病灶的纹理、形态等定量特征以量化肿瘤异质性的一种技术，已逐步运用于肝内胆管细胞癌的诊断、生物学行为预测及治疗后评估等方面。但肝内胆管细胞癌影像组学仍存在数据质量参差不齐、提取的特征缺乏一定稳定性和可重复性、推广适用性较差等局限。作者就影像组学在肝内胆管细胞癌中的应用展开综述。

简介：摘要影像组学作为新兴多学科交叉研究领域，融合数字影像信息、统计学、人工智能、机器学习和深度学习等方法，打破了传统视觉影像评价模式，为动脉粥样硬化研究开辟了新的方向。影像组学在颈动脉、冠状动脉等大动脉血管疾病的诊断，治疗方案的选择，疗效评估及预后判断等方面显示出巨大潜在价值。笔者就动脉粥样硬化影像组学的基本内容及其临床应用进展进行综述。

简介：摘要卵巢肿瘤是常见的妇科肿瘤之一，其病理类型多样，发病率居高不下，传统的影像诊断往往基于影像图像的定性分析，缺乏客观性。近年来，随着人工智能的发展，影像组学的方法逐渐应用于肿瘤类疾病的研究中。这一方法从磁共振、计算机体层摄影及超声医学图像中提取大量定量特征进行客观分析，进而对卵巢肿瘤良恶性进行鉴别，对卵巢癌进行分型和分级以及对卵巢肿瘤预后进行预测，从而为进一步了解卵巢肿瘤的生物学特性提供了新的线索。作者从影像组学的概念、研究步骤、以及在卵巢肿瘤中的进展和面临的挑战和前景这几方面进行综述。

简介：摘要乳腺癌是全世界女性最常见的恶性肿瘤之一，也是患癌女性的主要死因。提高诊断准确性、早期评估乳腺癌预后及治疗效果是临床实践中的关键问题。MRI因其较高的软组织分辨率，目前仍是诊断乳腺癌的常用成像方式。相对于乳房X线摄影和超声，MRI可以提供更全面的诊断信息。影像组学是一个高通量提取和定量分析影像特征的新研究领域，近年来受到广泛关注并应用于肿瘤领域。作者就乳腺癌MRI影像组学方面的研究进展进行综述。