医学成像中的影像组学——操作指南和当前问题

主要观点总结

本文介绍了医学领域，特别是在临床日常工作中产生的数字化信息方面的进步和最新发展，特别是人工智能在医疗领域的应用。文章详细描述了影像组学的方法和流程，包括图像采集、图像分割、图像处理、特征提取、特征选择/降维等步骤，并强调了影像组学面临的挑战和解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 医学领域临床日常工作的数字化发展及人工智能的应用

随着医疗数据的数字化和人工智能技术的发展，医疗领域的应用不断增加，旨在简化临床医生在日常临床工作流程中遇到的重复性任务并支持临床决策。

关键观点2: 影像组学的概念和流程

影像组学是一种定量的医学成像方法，旨在通过先进的数学分析来增强临床医生可用的现有数据。其流程包括图像采集、图像分割、图像处理、特征提取、特征选择/降维等步骤。

关键观点3: 影像组学分析的方法和技术

影像组学分析包括对图像进行分割、处理、特征提取等步骤，以及使用机器学习算法进行特征选择和降维，以构建分类和预测模型。

关键观点4: 影像组学面临的挑战和解决方案

影像组学面临诸多挑战，如缺乏标准化、报告不足、可重复性差等。为了增加具有临床相关性和价值的影像组学研究的机会，需要遵循一些问题和指南，如确保研究的高质量和临床实施的潜力，获取足够的数据和标准化成像协议等。

免责声明