影像组学 | 兴起

其实如果查阅相关文献，会发现自 2000 年以来，就有很多机器学习算法在医学影像上的应用了，但一直没有收到广泛认可，其主要原因在于：

1. 当时对影像学指标的特征提取没有形成共识
2. 大部分研究的操作并不规范
3. 效果较差
4. 样本量不足

而2012年之后，影像组学研究开始逐渐规范化：

1. 公布了 IBSI 标准，规范了特征提取标准
2. Pyradiomics 组件帮助标准化了 IBIS 提取影像特征
3. 医学影像数据安全得到了提升
4. TRIPOD 检查表（2015年）和 RQS 评分表（2017 年），规范了影像组学项目的整体设计思路和论文表达结构
5. 机器学习技术的大规模应用和普及
6. 深度学习技术门槛的降低
7. 多组学多模态的学科发展趋势