影像組學在肺結節診斷的研究進展?

隨著胸部CT分辨率的提高以及人工智能的發展，肺結節的檢出率明顯上升。近年來，影像組學在鑒別肺結節性質、組織學分型、基因表達、治療及預后等方面顯示出良好的性能，為個體化治療方案提供最有價值的診斷信息。本文就影像組學在肺結節診斷的研究進展進行綜述。

1 影像組學概述

影像組學首次由荷蘭學者Lambin P于2012年提出

，是指從計算機斷層(computed tomography,CT)、正電子發射斷層(positron emission tomography，PET)或磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)等獲得的醫學圖像中高通量提取和分析大量定量成像特征，然后挖掘這些特征與疾病診斷/預后之間的關聯。

所有的數字成像方式都可以應用于影像組學分析，不同成像方式的工作流程本質上是相同的。工作流程主要包括醫學圖像獲取與重建、圖像分割、特征提取、數據分析等四個步驟，如圖1

所示。

特質是指人們在認識、理解甚至改造事物的過程中表現出來的區別他人的個性心理特征。根據本項目的研究需要，一級指標的“特質”下設個性、品質和價值觀等三個二級指標。在品質下特別設置了“職業的堅守”和“中醫藥文化的虔誠度”三級指標；而“價值觀”下則特設了“育人觀”。這些指標的設計主要是出于中醫藥院校的特點以及教師這一特定的職業身份，如何加強堅守自己的職業，教好書育好人也是歸國外語教師跨文化能力的重要考量。

1.2.1 圖像獲取與重建 圖像獲取與重建是影像組學工作的基礎，圖像采集和標準化操作程序有助于生成高質量的數據集。……