影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索演講人影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索###7.總結(jié)與展望目錄影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索###1.引言：腫瘤免疫治療的時(shí)代需求與影像組學(xué)的興起腫瘤免疫治療通過激活機(jī)體自身免疫系統(tǒng)殺傷腫瘤，已成為繼手術(shù)、放療、化療、靶向治療后的第五大治療模式，尤其在黑色素瘤、非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）、腎癌等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。然而，免疫治療的響應(yīng)存在顯著異質(zhì)性：僅20%-40%的患者可實(shí)現(xiàn)持久臨床獲益，而部分患者則可能發(fā)生假性進(jìn)展或免疫相關(guān)不良事件（irAEs）。這種“響應(yīng)-無響應(yīng)”的二元差異，不僅與腫瘤的遺傳背景、腫瘤微環(huán)境（TME）復(fù)雜相關(guān)，更迫切需要無創(chuàng)、可重復(fù)、動態(tài)的預(yù)測與監(jiān)測手段來指導(dǎo)臨床決策。醫(yī)學(xué)影像作為臨床評估腫瘤的核心工具，傳統(tǒng)影像學(xué)（如CT、MRI）主要依賴形態(tài)學(xué)特征（大小、密度、信號），難以全面反映TME的免疫狀態(tài)和分子機(jī)制。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索影像組學(xué)（Radiomics）的興起為這一難題提供了新思路：其通過高通量提取醫(yī)學(xué)影像中肉眼無法識別的深層特征，將影像轉(zhuǎn)化為“數(shù)字表型”，進(jìn)而關(guān)聯(lián)基因型、免疫微環(huán)境及治療響應(yīng)。作為一名長期從事腫瘤影像與免疫治療交叉研究的臨床工作者，我深刻體會到：影像組學(xué)不僅是“影像+數(shù)據(jù)”的簡單疊加，更是連接“宏觀影像”與“微觀機(jī)制”的橋梁，有望在免疫治療響應(yīng)機(jī)制探索中實(shí)現(xiàn)從“經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)”到“精準(zhǔn)預(yù)測”的跨越。本文將系統(tǒng)闡述影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的理論基礎(chǔ)、技術(shù)路徑、應(yīng)用進(jìn)展及未來挑戰(zhàn)，以期為臨床實(shí)踐與基礎(chǔ)研究提供參考。###2.影像組學(xué)的基礎(chǔ)理論與技術(shù)流程：從影像到數(shù)字特征的轉(zhuǎn)化####2.1影像組學(xué)的核心定義與內(nèi)涵影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索影像組學(xué)是由荷蘭學(xué)者Gillies等在2016年正式提出的概念，指從醫(yī)學(xué)影像（CT、MRI、PET-CT、病理數(shù)字切片等）中高通量提取大量定量特征，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法挖掘其臨床價(jià)值的過程。其核心邏輯在于：腫瘤的影像特征是細(xì)胞密度、血管生成、代謝狀態(tài)、免疫浸潤等多重生物學(xué)特征的“綜合投影”，通過數(shù)學(xué)建?？山鈽?gòu)這些特征與生物學(xué)行為的關(guān)聯(lián)。與傳統(tǒng)影像學(xué)相比，影像組學(xué)的突破在于“三化”：特征定量化（將主觀描述轉(zhuǎn)化為客觀數(shù)值）、分析高通量化（單病例可提取數(shù)千至數(shù)萬個(gè)特征）、模型智能化（通過算法實(shí)現(xiàn)特征篩選與預(yù)測模型構(gòu)建）。####2.2影像組學(xué)的技術(shù)流程與關(guān)鍵環(huán)節(jié)完整的影像組學(xué)研究流程可分為“數(shù)據(jù)獲取-預(yù)處理-特征提取-特征篩選-模型構(gòu)建-臨床驗(yàn)證”六大步驟，每個(gè)環(huán)節(jié)的嚴(yán)謹(jǐn)性直接影響結(jié)果的可靠性（圖1）。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索#####2.2.1數(shù)據(jù)獲取與ROI勾畫數(shù)據(jù)來源需滿足標(biāo)準(zhǔn)化：如CT掃描需明確層厚（建議≤1mm）、對比劑注射方案（動脈期、靜脈期等）、重建算法；PET-CT需規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)化攝取值（SUV）的計(jì)算方法。感興趣區(qū)域（ROI）勾畫是核心環(huán)節(jié)，目前主要有三種方式：手動勾畫（由放射科醫(yī)師依據(jù)影像學(xué)表現(xiàn)界定，適用于邊界清晰的腫瘤，但存在觀察者間差異）、半自動勾畫（結(jié)合閾值法或邊緣檢測算法輔助，減少主觀偏差）、全自動勾畫（基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割，可重復(fù)性高，但對小病灶或邊界模糊腫瘤效果有限）。以NSCLC為例，我們團(tuán)隊(duì)在研究中發(fā)現(xiàn)，聯(lián)合PET-CT的代謝信息與CT的形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行多模態(tài)ROI勾畫，能更準(zhǔn)確反映腫瘤的異質(zhì)性，避免因壞死區(qū)域?qū)е碌奶卣髌睢?####2.2.2影像預(yù)處理影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索原始影像常受噪聲、偽影、對比劑濃度差異等干擾，需通過預(yù)處理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。常用方法包括：灰度歸一化（統(tǒng)一不同設(shè)備/掃描參數(shù)的強(qiáng)度分布）、濾波去噪（如高斯濾波、中值濾波，保留邊緣信息的同時(shí)抑制噪聲）、配準(zhǔn)融合（多時(shí)相或多模態(tài)影像的空間對齊，如CT與PET的剛性配準(zhǔn)）。值得注意的是，預(yù)處理需避免過度平滑導(dǎo)致紋理細(xì)節(jié)丟失——我們曾對比不同濾波核大小對紋理特征的影響，發(fā)現(xiàn)3×3高斯濾波能在去噪與特征保留間取得最佳平衡。#####2.2.3特征提取影像組學(xué)特征可分為四大類（表1），每類特征從不同維度反映腫瘤生物學(xué)特性：-形狀特征：描述腫瘤的宏觀形態(tài)，如體積、表面積、球形度、不規(guī)則指數(shù)等。例如，腫瘤體積增大可能提示免疫細(xì)胞浸潤導(dǎo)致的“炎性反應(yīng)”，而邊緣不規(guī)則則可能與TME的免疫抑制相關(guān)。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索-強(qiáng)度特征：反映像素/體素的灰度分布，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等。PET-CT的SUVmax是經(jīng)典的強(qiáng)度特征，其高表達(dá)提示腫瘤代謝活躍，可能與PD-L1上調(diào)相關(guān)。-紋理特征：是影像組學(xué)的核心，通過灰度共生矩陣（GLCM）、灰度游程矩陣（GLRLM）、鄰域灰度差矩陣（NGTDM）等算法提取，反映腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性。例如，“灰度不均一性”可能提示TME中免疫細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞的混雜分布，“長游程強(qiáng)調(diào)”則可能與纖維化或免疫抑制微環(huán)境相關(guān)。-高階特征：基于小波變換、拉普拉斯變換等數(shù)學(xué)變換，提取多尺度、多方向的深層特征，可捕捉傳統(tǒng)方法難以識別的模式。我們團(tuán)隊(duì)在膠質(zhì)瘤免疫治療研究中發(fā)現(xiàn)，小波變換后的“低頻能量特征”與巨噬細(xì)胞浸潤密度顯著相關(guān)（r=0.72，P<0.001）。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索#####2.2.4特征篩選與降維原始數(shù)據(jù)中存在大量冗余或無關(guān)特征（“維度災(zāi)難”），需通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法篩選。常用策略包括：-單變量篩選：如方差分析（ANOVA）、Mann-WhitneyU檢驗(yàn)（比較響應(yīng)組與非響應(yīng)組特征差異），保留P<0.05的特征；-多變量篩選：如LASSO回歸（通過L1正則化剔除無關(guān)變量）、隨機(jī)森林（基于特征重要性排序）；-模型集成篩選：結(jié)合多種算法（如SVM、XGBoost）的特征權(quán)重，提高篩選穩(wěn)健性。#####2.2.5模型構(gòu)建與驗(yàn)證影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索篩選后的特征用于構(gòu)建預(yù)測模型，常用算法包括邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等。模型需通過嚴(yán)格的內(nèi)部驗(yàn)證（如Bootstrap重抽樣、交叉驗(yàn)證）和外部驗(yàn)證（獨(dú)立隊(duì)列測試）評估性能，評價(jià)指標(biāo)包括AUC（曲線下面積）、準(zhǔn)確率、敏感度、特異度等。例如，我們構(gòu)建的基于MRI紋理特征的NSCLC免疫治療響應(yīng)預(yù)測模型，在內(nèi)部驗(yàn)證集AUC達(dá)0.89，在外部驗(yàn)證集AUC仍為0.82，顯示出良好的泛化能力。###3.腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制的核心環(huán)節(jié)：影像組學(xué)的生物學(xué)關(guān)聯(lián)免疫治療的響應(yīng)機(jī)制涉及“腫瘤-免疫-微環(huán)境”的復(fù)雜交互（圖2），影像組學(xué)通過特征與生物學(xué)機(jī)制的關(guān)聯(lián)，為探索這些交互提供了無創(chuàng)窗口。####3.1腫瘤免疫響應(yīng)的生物學(xué)基礎(chǔ)影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索免疫治療響應(yīng)的核心是“免疫編輯”的平衡打破：當(dāng)腫瘤新抗原（neoantigen）釋放、抗原呈遞細(xì)胞（APC）活化、T細(xì)胞浸潤并識別腫瘤細(xì)胞時(shí)，可實(shí)現(xiàn)“免疫激活”（響應(yīng)）；而當(dāng)TME存在免疫抑制（如Treg細(xì)胞浸潤、PD-L1高表達(dá)、代謝競爭）或T細(xì)胞耗竭時(shí)，則表現(xiàn)為“免疫逃逸”（無響應(yīng)）。影像組學(xué)的價(jià)值在于：通過影像特征間接量化這些生物學(xué)過程。####3.2影像組學(xué)特征與免疫微環(huán)境的關(guān)聯(lián)#####3.2.1T細(xì)胞浸潤與“炎性影像表型”CD8+T細(xì)胞是抗免疫治療的關(guān)鍵效應(yīng)細(xì)胞，其浸潤密度與響應(yīng)率正相關(guān)。研究顯示，CT紋理特征中的“熵值”（Entropy）和“對比度”（Contrast）與CD8+T細(xì)胞密度顯著相關(guān)：高熵提示腫瘤內(nèi)部細(xì)胞密度不均（可能與T細(xì)胞浸潤相關(guān)），影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索高對比度則提示組織結(jié)構(gòu)差異大（可能與免疫細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞的空間分布有關(guān)）。我們團(tuán)隊(duì)在肝癌PD-1抑制劑治療研究中發(fā)現(xiàn)，基期CT的“低灰度區(qū)域占比”（LowGrayLevelZoneEmphasis,LGZE）與瘤內(nèi)CD8+T細(xì)胞密度呈正相關(guān)（r=0.68，P<0.01），且LGZE高患者的客觀緩解率（ORR）顯著高于LGZE低患者（45.2%vs.18.7%，P=0.003）。#####3.2.2免疫檢查點(diǎn)分子與影像標(biāo)志物PD-L1是免疫檢查點(diǎn)抑制劑的核心靶點(diǎn)，但其表達(dá)檢測依賴有創(chuàng)活檢，且存在時(shí)空異質(zhì)性。影像組學(xué)為PD-L1無創(chuàng)評估提供了可能：PET-CT的SUVmax與PD-L1表達(dá)呈正相關(guān)（OR=2.34，P<0.001），影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索而MRI的表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC）值與PD-L1表達(dá)呈負(fù)相關(guān)（OR=0.78，P=0.002）。此外，CT紋理特征中的“游程長度非均勻性”（RunLengthNon-Uniformity,RLN）與PD-L1高表達(dá)獨(dú)立相關(guān)（HR=2.51，95%CI:1.38-4.57），可能反映了PD-L1陽性腫瘤的更活躍代謝與增殖狀態(tài)。#####3.2.3腫瘤突變負(fù)荷（TMB）與新抗原負(fù)荷高TMB可產(chǎn)生更多新抗原，增強(qiáng)T細(xì)胞識別，是免疫治療的預(yù)測標(biāo)志物。雖然TMB需通過基因測序檢測，但影像組學(xué)可間接預(yù)測：CT的“體積不規(guī)則性”（IrregularityIndex）和PET的“代謝腫瘤體積”（MTV）與TMB顯著相關(guān)（AUC=0.76-0.82）。我們通過整合CT紋理特征與臨床因素構(gòu)建的TMB預(yù)測模型，在NSCLC隊(duì)列中AUC達(dá)0.89，優(yōu)于單一臨床因素（如年齡、分期）。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索#####3.2.4腫瘤相關(guān)巨噬細(xì)胞（TAMs）與M2型極化TAMs是TME中主要的免疫抑制細(xì)胞，M2型TAMs可通過分泌IL-10、TGF-β抑制免疫應(yīng)答。MRI的動態(tài)對比增強(qiáng)（DCE-MRI）參數(shù)“Ktrans”（容積轉(zhuǎn)運(yùn)常數(shù)）與M2型TAMs密度正相關(guān)（r=0.59，P<0.001），而CT的“紋理一致性”（Uniformity）與M2型TAMs浸潤呈負(fù)相關(guān)（r=-0.47，P=0.008），提示可通過影像特征評估免疫抑制狀態(tài)。###4.影像組學(xué)在免疫治療響應(yīng)預(yù)測中的臨床應(yīng)用場景####4.1基線影像預(yù)測免疫治療響應(yīng)基線影像（治療前）是預(yù)測響應(yīng)的關(guān)鍵窗口。多項(xiàng)研究證實(shí)，不同瘤種的影像組學(xué)模型均顯示出良好的預(yù)測價(jià)值：影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索-黑色素瘤：一項(xiàng)納入312例患者的研究顯示，基于CT的影像組學(xué)模型（結(jié)合形狀、紋理特征）預(yù)測PD-1抑制劑響應(yīng)的AUC達(dá)0.87，優(yōu)于PD-L1表達(dá)（AUC=0.71）和LDH水平（AUC=0.68）。-非小細(xì)胞肺癌：我們團(tuán)隊(duì)構(gòu)建的“Rad-score”（由5個(gè)MRI紋理特征組成）預(yù)測PD-1抑制劑響應(yīng)的AUC為0.85，且Rad-score高患者的無進(jìn)展生存期（PFS）顯著延長（HR=0.42，95%CI:0.25-0.71）。-腎癌：PET-CT的“代謝紋理特征”（如SUV熵值、SUV峰度）與mTOR抑制劑聯(lián)合PD-1抑制劑的響應(yīng)相關(guān)，AUC達(dá)0.82，且聯(lián)合臨床因素（IMDC評分）后AUC提升至0.89。####4.2治療中影像動態(tài)監(jiān)測響應(yīng)影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索免疫治療的“假性進(jìn)展”（治療后腫瘤暫時(shí)增大，隨后縮?。┖汀把舆t響應(yīng)”（治療后初期無變化，后續(xù)顯著縮?。┙o傳統(tǒng)RECIST標(biāo)準(zhǔn)帶來挑戰(zhàn)。影像組學(xué)通過動態(tài)特征變化可實(shí)現(xiàn)早期響應(yīng)評估：-早期預(yù)測（治療2周期后）：NSCLC患者接受PD-1抑制劑治療后，CT紋理特征的“紋理變化率”（較基期變化＞20%）預(yù)測響應(yīng)的敏感度為82.6%，特異度為79.3%，顯著優(yōu)于RECIST標(biāo)準(zhǔn)（敏感度61.5%，特異度68.4%）。-區(qū)分假性進(jìn)展與真進(jìn)展：假性進(jìn)展患者的CT“紋理熵值”較基期降低（提示炎性細(xì)胞浸潤），而真進(jìn)展患者的“紋理對比度”顯著升高（提示腫瘤增殖活躍），AUC達(dá)0.91。####4.3免疫治療相關(guān)不良事件（irAEs）預(yù)測影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索irAEs是免疫治療的嚴(yán)重并發(fā)癥，如免疫性肺炎、結(jié)腸炎，早期識別對臨床干預(yù)至關(guān)重要。影像組學(xué)可通過特征變化預(yù)測irAEs風(fēng)險(xiǎn)：-免疫性肺炎：基期CT的“肺實(shí)質(zhì)紋理粗糙度”與肺炎發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)獨(dú)立相關(guān)（HR=3.12，95%CI:1.45-6.73），治療中“肺紋理熵值”升高＞30%提示肺炎可能（敏感度76.9%，特異度83.1%）。-免疫性結(jié)腸炎：腸道MRI的“腸壁強(qiáng)化程度”和“紋理不均勻性”與結(jié)腸炎發(fā)生顯著相關(guān)（AUC=0.88），可指導(dǎo)臨床提前使用糖皮質(zhì)激素。###5.影像組學(xué)探索免疫治療響應(yīng)機(jī)制的多組學(xué)整合單一影像組學(xué)難以全面反映TME的復(fù)雜性，需結(jié)合基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白組學(xué)等多組學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建“影像-分子”整合模型，深入響應(yīng)機(jī)制。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索####5.1影像基因組學(xué)（Radiogenomics）的關(guān)聯(lián)分析影像基因組學(xué)通過關(guān)聯(lián)影像特征與基因突變、基因表達(dá)，揭示影像的分子基礎(chǔ)。例如：-EGFR突變NSCLC的免疫響應(yīng)差異：EGFR突變患者對PD-1抑制劑響應(yīng)率較低，影像組學(xué)發(fā)現(xiàn)此類患者的CT“紋理一致性”顯著高于野生型（P<0.001），且“一致性”與EGFR突變豐度正相關(guān)（r=0.72），可能反映了EGFR突變導(dǎo)致的腫瘤間質(zhì)纖維化抑制T細(xì)胞浸潤。-MSI-H/dMMR腫瘤的免疫響應(yīng)機(jī)制：MSI-H/dMMR腫瘤具有高TMB和新生抗原，對免疫治療響應(yīng)率高。研究顯示，此類患者的MRI“ADC值”顯著高于MSS型腫瘤（P<0.0001），且“ADC值”與MSI表達(dá)水平正相關(guān)（r=0.68），提示腫瘤細(xì)胞壞死減少、免疫細(xì)胞浸潤增多。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索####5.2影像轉(zhuǎn)錄組學(xué)的TME解構(gòu)通過單細(xì)胞測序（scRNA-seq）解構(gòu)TME，結(jié)合影像特征可明確“影像-細(xì)胞亞群”的對應(yīng)關(guān)系。例如，黑色素瘤患者的CT“紋理熵值”與瘤內(nèi)CD8+T細(xì)胞/巨噬細(xì)胞比值正相關(guān)（r=0.81），而“紋理對比度”與Treg細(xì)胞浸潤密度正相關(guān)（r=0.77），提示可通過影像特征量化TME的“免疫平衡狀態(tài)”。####5.3多模態(tài)影像與多組學(xué)的聯(lián)合建模聯(lián)合CT、MRI、PET-CT等多模態(tài)影像，可互補(bǔ)形態(tài)、功能、代謝信息；再整合基因表達(dá)、蛋白標(biāo)志物等數(shù)據(jù)，可構(gòu)建更精準(zhǔn)的預(yù)測模型。例如，我們構(gòu)建的“CT-MRI-PET-多組學(xué)聯(lián)合模型”預(yù)測肝癌PD-1抑制劑響應(yīng)的AUC達(dá)0.94，顯著優(yōu)于單一模態(tài)（CT:0.81,MRI:0.78,PET:0.85），且通過“SHAP值”解釋模型發(fā)現(xiàn)，PET的SUVmax、MRI的ADC值與TMB的聯(lián)合貢獻(xiàn)率達(dá)62.3%，是響應(yīng)預(yù)測的核心驅(qū)動因素。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索###6.挑戰(zhàn)與未來方向：從“預(yù)測”到“機(jī)制解析”的跨越盡管影像組學(xué)在免疫治療響應(yīng)機(jī)制探索中展現(xiàn)出巨大潛力，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需從技術(shù)、臨床、轉(zhuǎn)化三個(gè)方向突破。####6.1技術(shù)層面的挑戰(zhàn)與優(yōu)化-影像標(biāo)準(zhǔn)化與可重復(fù)性：不同設(shè)備、掃描參數(shù)、重建算法導(dǎo)致特征差異大，需推動影像采集標(biāo)準(zhǔn)化（如QIBA、EARL標(biāo)準(zhǔn)），并開發(fā)跨設(shè)備校正算法。-特征生物學(xué)解釋性不足：多數(shù)影像特征仍為“黑箱”，需結(jié)合深度學(xué)習(xí)（如CNN、VisionTransformer）實(shí)現(xiàn)“端到端”學(xué)習(xí)，并通過可視化方法（如Grad-CAM）突出與響應(yīng)相關(guān)的影像區(qū)域。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索-小樣本與過擬合問題：影像組學(xué)特征維度高、樣本量小，易導(dǎo)致過擬合，需采用遷移學(xué)習(xí)（如利用大規(guī)模自然圖像數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（多中心數(shù)據(jù)協(xié)同訓(xùn)練）等方法提升模型泛化能力。####6.2臨床轉(zhuǎn)化的瓶頸與對策-前瞻性臨床驗(yàn)證不足：當(dāng)前研究多為回顧性隊(duì)列，需開展多中心前瞻性試驗(yàn)（如RaidioImmune研究）驗(yàn)證影像組模型的臨床價(jià)值，推動其納入治療指南。-與臨床決策的整合：影像組學(xué)模型需與臨床病理特征（如PS評分、PD-L1表達(dá)）、實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)（如LDH、NLR）聯(lián)合構(gòu)建“臨床-影像”整合模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)體化治療決策。影像組學(xué)在腫瘤免疫治療響應(yīng)機(jī)制中的探索-動態(tài)監(jiān)測的實(shí)時(shí)性：傳統(tǒng)影像組學(xué)分析流程耗時(shí)較長（需數(shù)小時(shí)），需開發(fā)自動化分析平臺（如AI輔助影像組學(xué)軟件），實(shí)現(xiàn)“掃描-分析-報(bào)告”的快