人工智能在医学影像组学中的应用

影像组学(radiomics)是一门将数字图像处理和数据挖掘技术应用于医学图像分析的新兴交叉学科.其概念最初由Lambin[1]在2012年提出,是指从医学影像中高通量地提取和分析大量先进的、定量的影像特征.该系统利用大量的自动和半自动化算法,将来自医学图像感兴趣区域(region of interest,ROI)的定量影像特征数据转化为高分辨率特征空间数据,以描述图像数据异质性等深层信息.2017年Lambin等人[2]再次提出:影像组学是一种高通量的图像定量特征数据挖掘技术,它应该把从影像组学中提取的数据与病人的临床信息、免疫组织化学信息以及基因信息等相结合,运用到临床决策支持系统中,以提高诊断、预后和预测的准确性[3],在医学影像与精准医疗之间架起一座桥梁.其通过建立影像数据和临床数据的相关性提高疾病的诊疗精度,在指导精准放疗方面具有广阔的临床应用前景[4-5].