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肿瘤具有时间和空间的异质性,这限制了依赖于分子病理的有创性活组织检查的使用,但医学影像可通过无创的检查发现肿瘤内异质性.在过去的数十年里,影像新硬件、新型分子探针和新的标准化科学实验报告的革新使得医学影像学步入了量化影像学时代,促进了相关影像数据库、自动化算法、可重复性分析和智能识别工具的发展,这使得将高通量提取的图像量化特征转化为数据并用于临床成为可能,由此形成了医学影像组学.在大数据平台多源获取图像数据,结合患者基因与临床信息,深入挖掘和筛选出与恶性肿瘤诊疗高度相关的特征集,由此便可构建出基于影像组学特征集的恶性肿瘤诊断、疗效评价和预测体系,并将其用于临床诊疗.影像组学研究的机遇与挑战并存,其发展需要多学科的交融和多中心的验证.

作者:孟霞霞;武志芳;张岩波;李思进

来源:中华核医学与分子影像杂志 2019 年 39卷 2期

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作者:
孟霞霞;武志芳;张岩波;李思进
来源:
中华核医学与分子影像杂志 2019 年 39卷 2期
标签:
肿瘤 影像组学 数据挖掘 发展趋势 Neoplasms Radiomics Data mining Trends
肿瘤具有时间和空间的异质性,这限制了依赖于分子病理的有创性活组织检查的使用,但医学影像可通过无创的检查发现肿瘤内异质性.在过去的数十年里,影像新硬件、新型分子探针和新的标准化科学实验报告的革新使得医学影像学步入了量化影像学时代,促进了相关影像数据库、自动化算法、可重复性分析和智能识别工具的发展,这使得将高通量提取的图像量化特征转化为数据并用于临床成为可能,由此形成了医学影像组学.在大数据平台多源获取图像数据,结合患者基因与临床信息,深入挖掘和筛选出与恶性肿瘤诊疗高度相关的特征集,由此便可构建出基于影像组学特征集的恶性肿瘤诊断、疗效评价和预测体系,并将其用于临床诊疗.影像组学研究的机遇与挑战并存,其发展需要多学科的交融和多中心的验证.