如题所述
影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征,最初译为放射组学。
放射组学应用大量的自动化数据持征化法将感兴趣区域的影像数据转化为具有高分辨率的可发的特征空间数据。数据分析是对大量的影像数据进行数字化的定量高通量分析，得到高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种表型，包括组织形态、细胞分子、基因遗传等各个层次。
其核心理论基础是放射组学模型，包含有病灶的生物学或医学数据信息，借此能为疾病的诊断、预后及预测提供有价值的信息。不同患者的肿瘤之间、同一患者的不同肿瘤组织间或同一肿瘤内部都存在基因异质性，目基因状态也会因时而异。
扩展资料：
影像组学的应用：
1、CT纹理在肺癌鉴别、治疗、生存期预测的应用；
2、采用深度学习（基于分割和分类的卷积神经网络CNNs）检测膝关节磁共振中软骨病变；
3、深度卷积神经网络（DCNN）在MR成像进行肝纤维化分期；
4、MR成像的放射组学分析鉴别良恶性乳腺病变；
5、利用影像组学分类心机梗塞；
6、CT图像纹理特征预测治疗的肝癌晚期。
参考资料来源：中国知网—采用影像组学的肾肿瘤组织学亚型分类
影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征，最初译为放射组学。
影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出，其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。
影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。
扩展资料：
影像组学的应用
随着技术的进步、研究水平的提高，影像组学在CT、MRI、PET和基因融合方面有很多新的进展。多中心病例数已经达到上千例[3]，提取一阶统计量、二阶统计量、纹理以及临床等特征数已经达到上百个，序列数也在不断增加[11]，理论化方法也在不断增多。
面对国家重大需求，临床生存期无突破，肿瘤异质性难以定量评估等情况，影像组学为实现精准诊断提供了新机遇。
参考资料来源：
本回答被网友采纳影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征，最初译为放射组学。
影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出，其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。
影像组学的处理流程总结归纳为以下部分：
（1）影像数据的获取；
（2）肿瘤区域的标定；
（3）肿瘤区域的分割；
（4）特征的提取和量化；
（5）影像数据库的建立；
（6）分类和预测。
参考资料
腾讯网.腾讯网[引用时间2017-12-19]
本回答被网友采纳概念提出时的定义：影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特征性的影像特征，最初译为放射组学。
概念的完善：高通量地从MRI、PET及CT影像中提取大量高维的定量影像特征，并进行分析。
