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，得到配脊绝高保真的目标信息来综合评价肿瘤的各种干律继担表型，包括组织形态、细振破须官本终吗水酸雨胞分子、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三吃即合静曲料证造数据信息，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、刘因矛内点商被治疗、生存期预测的应用；培姿
2、采用深度学习（基于孔攻良胡担迫修屋带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、旧永深度卷积神经网络（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、头沉重CT图野知像纹理特征预测春钱试啊治疗的肝癌晚期。
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
