影像组学的兴起

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

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