202XLOGO影像組學(xué)特征與腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)性研究演講人2026-01-0701影像組學(xué)特征與腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)性研究02理論基礎(chǔ)：從宏觀影像到微觀免疫的橋梁03技術(shù)方法：影像組學(xué)特征提取與分析的全流程04核心關(guān)聯(lián)：影像組學(xué)特征與TIME關(guān)鍵組分的相互作用05臨床轉(zhuǎn)化：從實(shí)驗(yàn)室到病床的應(yīng)用探索06挑戰(zhàn)與展望：邁向精準(zhǔn)免疫影像的新紀(jì)元07總結(jié)與展望目錄01影像組學(xué)特征與腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)性研究影像組學(xué)特征與腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)性研究引言：影像組學(xué)與腫瘤免疫微環(huán)境交匯的臨床意義在腫瘤精準(zhǔn)診療時(shí)代，免疫檢查點(diǎn)抑制劑（ICIs）等免疫治療手段已顯著改善部分患者的預(yù)后，但響應(yīng)率的異質(zhì)性仍是臨床面臨的核心挑戰(zhàn)。腫瘤免疫微環(huán)境（TumorImmuneMicroenvironment,TIME）作為決定免疫治療響應(yīng)的關(guān)鍵因素，其復(fù)雜組成（如免疫細(xì)胞浸潤(rùn)、細(xì)胞因子網(wǎng)絡(luò)、基質(zhì)成分等）動(dòng)態(tài)調(diào)控著腫瘤的發(fā)生發(fā)展。然而，傳統(tǒng)評(píng)估TIME的方法（如組織活檢、免疫組化）存在有創(chuàng)、取樣偏差、難以動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等局限。影像組學(xué)（Radiomics）作為從醫(yī)學(xué)影像中高通量提取定量特征并挖掘其臨床價(jià)值的技術(shù)，憑借無(wú)創(chuàng)、可重復(fù)、能反映腫瘤整體異質(zhì)性的優(yōu)勢(shì)，為TIME的無(wú)創(chuàng)評(píng)估提供了新視角。影像組學(xué)特征與腫瘤免疫微環(huán)境的相關(guān)性研究近年來(lái)，大量研究證實(shí)影像組學(xué)特征與TIME的多個(gè)關(guān)鍵組分（如CD8+T細(xì)胞密度、PD-L1表達(dá)、巨噬細(xì)胞極化狀態(tài)等）存在顯著相關(guān)性，提示其作為“影像生物標(biāo)志物”預(yù)測(cè)免疫治療響應(yīng)的潛力。本文將從理論基礎(chǔ)、技術(shù)方法、核心關(guān)聯(lián)、臨床轉(zhuǎn)化及未來(lái)挑戰(zhàn)五個(gè)維度，系統(tǒng)闡述影像組學(xué)特征與TIME相關(guān)性的研究進(jìn)展，旨在為腫瘤個(gè)體化免疫治療提供影像學(xué)依據(jù)。02理論基礎(chǔ)：從宏觀影像到微觀免疫的橋梁1影像組學(xué)的核心內(nèi)涵與技術(shù)演進(jìn)影像組學(xué)通過(guò)將傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像（CT、MRI、PET等）轉(zhuǎn)化為高維定量特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤表型的深度挖掘。其流程可概括為“圖像獲取→病灶分割→特征提取→模型構(gòu)建→臨床驗(yàn)證”，核心在于將肉眼不可見(jiàn)的腫瘤異質(zhì)性轉(zhuǎn)化為可量化、可分析的數(shù)學(xué)特征。根據(jù)特征性質(zhì)，可分為三類：-一階統(tǒng)計(jì)特征：描述灰度分布（如均值、方差、偏度），反映腫瘤的整體強(qiáng)度特性；-形狀特征：量化病灶輪廓（如球形度、表面積體積比），與腫瘤侵襲性相關(guān)；-紋理特征：通過(guò)灰度共生矩陣（GLCM）、灰度游程矩陣（GLRLM）等算法，捕捉像素間空間關(guān)系，揭示腫瘤內(nèi)部結(jié)構(gòu)異質(zhì)性；-高階及深度學(xué)習(xí)特征：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取的特征，能更復(fù)雜地映射影像與病理的關(guān)聯(lián)。1影像組學(xué)的核心內(nèi)涵與技術(shù)演進(jìn)從早期“手動(dòng)勾畫+傳統(tǒng)特征”到“AI輔助分割+深度特征”，影像組學(xué)技術(shù)的發(fā)展使其逐步從“描述性工具”向“預(yù)測(cè)性工具”轉(zhuǎn)變，為連接宏觀影像與微觀TIME奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。2腫瘤免疫微環(huán)境的組成與功能TIME是腫瘤細(xì)胞與免疫細(xì)胞、基質(zhì)細(xì)胞、細(xì)胞因子及信號(hào)分子相互作用形成的復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)，其核心組分包括：-免疫細(xì)胞浸潤(rùn)：CD8+細(xì)胞毒性T細(xì)胞（抗腫瘤效應(yīng)）、Treg細(xì)胞（免疫抑制）、巨噬細(xì)胞（M1型促炎、M2型促腫瘤）、髓源性抑制細(xì)胞（MDSCs）等，不同免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)比例決定免疫“平衡”或“逃逸”；-免疫檢查點(diǎn)分子：PD-1/PD-L1、CTLA-4等通路的激活，是腫瘤免疫逃逸的關(guān)鍵機(jī)制；-基質(zhì)成分：癌相關(guān)成纖維細(xì)胞（CAFs）、細(xì)胞外基質(zhì)（ECM）的沉積，可通過(guò)物理屏障和分泌因子抑制免疫細(xì)胞浸潤(rùn)；2腫瘤免疫微環(huán)境的組成與功能-血管生成：異常腫瘤血管不僅供應(yīng)營(yíng)養(yǎng)，還影響免疫細(xì)胞歸巢（如血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子VEGF可促進(jìn)Treg細(xì)胞浸潤(rùn)）。TIME的“冷/熱”表型（如“熱腫瘤”富含CD8+T細(xì)胞，“冷腫瘤”免疫細(xì)胞稀少）直接決定免疫治療的響應(yīng)效果，而影像組學(xué)特征正是通過(guò)反映TIME的這些微觀表型，在宏觀影像層面實(shí)現(xiàn)可視化。3影像組學(xué)與TIME關(guān)聯(lián)的理論基礎(chǔ)影像信號(hào)的形成本質(zhì)上是組織病理特征的物理體現(xiàn)，而TIME的組成可通過(guò)影響腫瘤組織的代謝、血流、細(xì)胞密度及排列方式，改變影像表現(xiàn)：-代謝層面：免疫細(xì)胞浸潤(rùn)（如活化的T細(xì)胞）可增加葡萄糖攝取，表現(xiàn)為PET-CT上SUVmax升高；-血流層面：腫瘤血管生成異常導(dǎo)致血流灌注不均，可體現(xiàn)在動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI（DCE-MRI）的血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)變化；-結(jié)構(gòu)層面：細(xì)胞密度差異（如免疫細(xì)胞密集區(qū)域與壞死區(qū)域）可導(dǎo)致CT紋理特征（如熵值）改變；-功能層面：免疫抑制性微環(huán)境（如Treg細(xì)胞浸潤(rùn)）可能抑制腫瘤增殖，影響MRI擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）的表觀擴(kuò)散系數(shù)（ADC值）。3影像組學(xué)與TIME關(guān)聯(lián)的理論基礎(chǔ)基于此，影像組學(xué)特征可作為TIME的“間接生物標(biāo)志物”，通過(guò)數(shù)學(xué)模型將影像表型與免疫微環(huán)境狀態(tài)關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)評(píng)估。03技術(shù)方法：影像組學(xué)特征提取與分析的全流程1數(shù)據(jù)來(lái)源與影像模態(tài)選擇影像組學(xué)研究的數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響結(jié)果的可靠性，需嚴(yán)格控制影像采集參數(shù)：-CT影像：最常用模態(tài)，能清晰顯示腫瘤形態(tài)與密度特征。需統(tǒng)一掃描參數(shù)（如管電壓、電流、層厚、重建算法），避免因參數(shù)差異導(dǎo)致特征漂移。例如，在肺癌研究中，薄層重建（≤1mm）能更準(zhǔn)確捕捉病灶邊緣紋理，提高特征重復(fù)性。-MRI影像：多參數(shù)成像（T1WI、T2WI、DWI、DCE-MRI）提供豐富的功能信息。DWI的ADC值與細(xì)胞密度相關(guān)，DCE-MRI的Ktrans值反映血管通透性，均與TIME密切相關(guān)。-PET影像：18F-FDGPET通過(guò)葡萄糖代謝反映腫瘤活性，免疫細(xì)胞浸潤(rùn)（尤其是活化的T細(xì)胞）可增加FDG攝取，SUVmax及代謝腫瘤體積（MTV）常作為TIME相關(guān)的影像標(biāo)志物。1數(shù)據(jù)來(lái)源與影像模態(tài)選擇-多模態(tài)融合影像：結(jié)合CT與PET（如PET/CT）、MRI與PET（如PET/MRI），可同時(shí)獲得解剖結(jié)構(gòu)與代謝功能信息，提高對(duì)TIME的全面評(píng)估能力。2圖像分割與感興趣區(qū)域定義病灶分割是影像組學(xué)的關(guān)鍵步驟，直接影響特征提取的準(zhǔn)確性：-手動(dòng)分割：由經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師在每層圖像上勾畫病灶輪廓，精度高但耗時(shí)、主觀性強(qiáng)，適用于小樣本研究或作為“金標(biāo)準(zhǔn)”驗(yàn)證自動(dòng)分割結(jié)果。-自動(dòng)分割：基于U-Net、3DCNN等深度學(xué)習(xí)模型，能快速實(shí)現(xiàn)病灶自動(dòng)勾畫，但需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，且對(duì)模糊邊界或形態(tài)不規(guī)則病灶的分割效果仍需優(yōu)化。-感興趣區(qū)域（ROI）選擇：需區(qū)分“整體ROI”（包含整個(gè)腫瘤）、“核心ROI”（排除壞死區(qū)域）、“邊緣ROI”（腫瘤浸潤(rùn)前沿），因不同區(qū)域TIME成分可能存在差異。例如，腫瘤邊緣常存在免疫細(xì)胞浸潤(rùn)活躍區(qū)，其紋理特征可能與核心區(qū)顯著不同。3特征提取與量化基于分割結(jié)果，通過(guò)開源工具（如PyRadiomics、3DSlicer）或商業(yè)軟件提取影像組學(xué)特征，涵蓋前述一階統(tǒng)計(jì)、形狀、紋理及深度特征：-紋理特征示例：-GLCM特征：對(duì)比度（Contrast）反映灰度變化劇烈程度，與腫瘤內(nèi)部細(xì)胞密度異質(zhì)性相關(guān)；-GLRLM特征：游程長(zhǎng)非一致性（RunLengthNon-Uniformity）描述相同灰度值像素的聚集性，可能反映免疫細(xì)胞簇的形成；-NGTDM特征：粗糙度（Coarseness）衡量局部灰度均勻性，TIME免疫抑制性強(qiáng)的腫瘤可能因細(xì)胞排列雜亂而呈現(xiàn)更高粗糙度。3特征提取與量化-深度學(xué)習(xí)特征：通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的CNN模型（如ResNet、DenseNet）提取全連接層或卷積層的特征，能自動(dòng)學(xué)習(xí)影像與病理的復(fù)雜映射關(guān)系，避免人工設(shè)計(jì)特征的局限性。4特征選擇與模型構(gòu)建高維影像組學(xué)特征存在冗余與過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，需通過(guò)特征選擇降維：-過(guò)濾法：基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如方差分析、相關(guān)性分析）篩選與TIME顯著相關(guān)的特征，計(jì)算速度快但未考慮特征間的交互作用。-包裹法：以模型性能（如AUC值）為準(zhǔn)則，通過(guò)遞歸特征消除（RFE）或遺傳算法選擇最優(yōu)特征子集，結(jié)果更優(yōu)但計(jì)算復(fù)雜。-嵌入式法：在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)選擇特征，如LASSO回歸（通過(guò)L1正則化壓縮系數(shù)為0）、隨機(jī)森林（基于特征重要性排序），兼顧效率與性能。模型構(gòu)建需結(jié)合臨床需求選擇算法：邏輯回歸（可解釋性強(qiáng)）、支持向量機(jī)（SVM，適合小樣本）、隨機(jī)森林（抗過(guò)擬合能力強(qiáng)）、XGBoost（處理高維數(shù)據(jù)高效）等，并通過(guò)交叉驗(yàn)證（如10折交叉驗(yàn)證）評(píng)估模型泛化能力。04核心關(guān)聯(lián)：影像組學(xué)特征與TIME關(guān)鍵組分的相互作用1影像組學(xué)特征與免疫細(xì)胞浸潤(rùn)的相關(guān)性免疫細(xì)胞浸潤(rùn)是TIME的核心組分，影像組學(xué)通過(guò)量化腫瘤異質(zhì)性間接反映其浸潤(rùn)狀態(tài)：-CD8+T細(xì)胞浸潤(rùn)：作為抗免疫治療的主要效應(yīng)細(xì)胞，其密度與ICIs響應(yīng)正相關(guān)。研究表明，肺癌CT影像的“紋理不均勻性”（如高熵值、低一致性）與CD8+T細(xì)胞浸潤(rùn)呈正相關(guān)，可能因免疫細(xì)胞浸潤(rùn)導(dǎo)致腫瘤內(nèi)部結(jié)構(gòu)紊亂。在肝癌研究中，MRI的ADC值與CD8+T細(xì)胞密度呈負(fù)相關(guān)，考慮與高密度免疫細(xì)胞限制水分子擴(kuò)散有關(guān)。-巨噬細(xì)胞極化狀態(tài)：M1型巨噬細(xì)胞（抗腫瘤）與M2型巨噬細(xì)胞（促腫瘤）的平衡影響免疫微環(huán)境。胰腺癌MRI研究發(fā)現(xiàn)，T2WI紋理特征的“能量”（Energy）值與M1/M2比值正相關(guān)，提示紋理特征可反映巨噬細(xì)胞極化方向。-Treg細(xì)胞浸潤(rùn)：Treg細(xì)胞通過(guò)抑制免疫反應(yīng)促進(jìn)腫瘤逃逸。食管癌CT影像的“形狀球形度”（Sphericity）與Treg細(xì)胞密度呈正相關(guān)，球形腫瘤可能因生長(zhǎng)受限而形成免疫抑制性微環(huán)境。2影像組學(xué)特征與免疫檢查點(diǎn)分子的相關(guān)性PD-L1表達(dá)是ICIs治療的重要生物標(biāo)志物，但其檢測(cè)依賴組織活檢且存在時(shí)空異質(zhì)性。影像組學(xué)為其提供了無(wú)創(chuàng)替代方案：-CT影像特征：非小細(xì)胞肺癌（NSCLC）的CT紋理特征“灰度共生矩陣的相關(guān)性”（GLCMCorrelation）與PD-L1表達(dá)水平（≥1%vs<1%）顯著相關(guān)，AUC可達(dá)0.82，提示紋理特征可預(yù)測(cè)PD-L1狀態(tài)。-PET影像特征：黑色素瘤FDGPET的代謝參數(shù)（如SUVmax、MTV）與PD-L1表達(dá)呈正相關(guān)，考慮與PD-L1陽(yáng)性腫瘤的免疫活性增強(qiáng)及葡萄糖代謝增加有關(guān)。-多參數(shù)MRI特征：膠質(zhì)瘤DCE-MRI的Ktrans值與PD-L1表達(dá)正相關(guān)，而ADC值與PD-L1表達(dá)負(fù)相關(guān)，聯(lián)合特征預(yù)測(cè)PD-L1表達(dá)的AUC較單一參數(shù)提高0.15。3影像組學(xué)特征與TIME“冷/熱”表型的相關(guān)性TIME的“冷/熱”表型決定免疫治療響應(yīng)，影像組學(xué)特征可對(duì)其進(jìn)行分型：-“熱腫瘤”影像特征：通常表現(xiàn)為邊界模糊、不均勻強(qiáng)化、高紋理復(fù)雜度（如高熵、高對(duì)比度）。在腎癌研究中，基于MRI紋理特征的Radiomics評(píng)分能有效區(qū)分“熱腫瘤”（CD8+T細(xì)胞浸潤(rùn)>10%）與“冷腫瘤”（CD8+T細(xì)胞浸潤(rùn)<5%），準(zhǔn)確率達(dá)85%。-“冷腫瘤”影像特征：多表現(xiàn)為邊界清晰、均勻強(qiáng)化、低紋理復(fù)雜度，可能與腫瘤內(nèi)免疫細(xì)胞稀少、基質(zhì)成分豐富相關(guān)。此外，“冷腫瘤”常伴有更高的“一階特征均值”（反映腫瘤細(xì)胞密度高）和更低的“深度特征”（如CNN提取的“邊緣激活度”）。4多組學(xué)整合：影像組學(xué)與基因組/蛋白組學(xué)的聯(lián)合分析為進(jìn)一步驗(yàn)證影像組學(xué)特征的生物學(xué)意義，需結(jié)合多組學(xué)數(shù)據(jù)：-影像-基因組學(xué)：NSCLC研究發(fā)現(xiàn)，CT紋理特征“長(zhǎng)行程高灰度強(qiáng)調(diào)”（LRE）與腫瘤突變負(fù)荷（TMB）正相關(guān)，而TMB是ICIs響應(yīng)的重要預(yù)測(cè)因子，提示影像組學(xué)可通過(guò)反映TMB間接預(yù)測(cè)免疫治療響應(yīng)。-影像-蛋白組學(xué)：通過(guò)質(zhì)譜技術(shù)分析腫瘤組織蛋白表達(dá)，發(fā)現(xiàn)肝癌MRI的紋理特征“小梯度強(qiáng)調(diào)”（SGLGE）與免疫相關(guān)蛋白（如IFN-γ、CXCL9）表達(dá)顯著相關(guān)，證實(shí)影像組學(xué)特征與TIME分子機(jī)制的直接關(guān)聯(lián)。05臨床轉(zhuǎn)化：從實(shí)驗(yàn)室到病床的應(yīng)用探索1免疫治療響應(yīng)預(yù)測(cè)影像組學(xué)模型在預(yù)測(cè)ICIs響應(yīng)中展現(xiàn)出良好性能：-黑色素瘤：基于CT紋理特征的Radiomics模型（聯(lián)合熵值、不均勻性、球形度）預(yù)測(cè)PD-1抑制劑響應(yīng)的AUC為0.89，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)臨床指標(biāo)（如LDH、Breslow厚度）。-胃癌：多中心研究構(gòu)建的MRI影像組學(xué)模型（聯(lián)合ADC值、DCE-MRI參數(shù)）預(yù)測(cè)PD-L1陽(yáng)性患者的客觀緩解率（ORR）AUC達(dá)0.88，為免疫治療人群篩選提供依據(jù)。-聯(lián)合臨床模型：將影像組學(xué)特征與臨床病理特征（如年齡、分期、PD-L1表達(dá)）聯(lián)合，可進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)效能。例如，在NSCLC中，影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型的AUC（0.92）顯著高于單純影像組學(xué)（0.85）或臨床模型（0.76）。2療效評(píng)估與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)TIME在治療過(guò)程中動(dòng)態(tài)變化，影像組學(xué)可實(shí)現(xiàn)療效早期預(yù)測(cè)：-治療早期響應(yīng)評(píng)估：接受ICIs治療的NSCLC患者，治療2周后CT紋理特征的“變化率”（如熵值降低）與治療12周后的腫瘤退縮顯著相關(guān)，提示影像組學(xué)可早期識(shí)別響應(yīng)者，避免無(wú)效治療帶來(lái)的副作用和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。-耐藥機(jī)制監(jiān)測(cè)：免疫治療耐藥常伴隨TIME重塑（如Treg細(xì)胞增加、M2型巨噬細(xì)胞浸潤(rùn)）。研究發(fā)現(xiàn)，耐藥患者的MRI紋理特征“粗糙度”顯著升高，可能與免疫抑制性基質(zhì)增加相關(guān)，為調(diào)整治療方案提供線索。3預(yù)后判斷影像組學(xué)特征可預(yù)測(cè)免疫治療患者的長(zhǎng)期生存：-總生存期（OS）預(yù)測(cè)：腎癌患者基線MRI的“紋理一致性”（Uniformity）與OS獨(dú)立相關(guān)，一致性越低（異質(zhì)性越高），OS越短，考慮與免疫抑制性TIME相關(guān)。-無(wú)進(jìn)展生存期（PFS）預(yù)測(cè)：黑色素瘤FDGPET的“代謝異質(zhì)性指標(biāo)”（如異質(zhì)性SUVmax）與PFS顯著負(fù)相關(guān)，高異質(zhì)性提示腫瘤免疫逃逸能力強(qiáng)，PFS更短。4個(gè)體化治療策略指導(dǎo)基于影像組學(xué)的TIME評(píng)估可指導(dǎo)個(gè)體化治療選擇：-免疫治療聯(lián)合策略：對(duì)于“冷腫瘤”（影像組學(xué)評(píng)分低），可考慮聯(lián)合免疫調(diào)節(jié)劑（如抗CTLA-4、IDO抑制劑）或化療/放療以“熱轉(zhuǎn)化”TIME；對(duì)于“熱腫瘤”，可優(yōu)先單藥ICIs以減少過(guò)度治療毒性。-治療靶點(diǎn)探索：影像組學(xué)特征與特定分子通路（如Wnt/β-catenin通路）相關(guān)，而該通路激活與“冷腫瘤”表型相關(guān)，可指導(dǎo)靶向藥物與免疫治療的聯(lián)合使用。06挑戰(zhàn)與展望：邁向精準(zhǔn)免疫影像的新紀(jì)元1當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)盡管影像組學(xué)在TIME研究中取得進(jìn)展，但仍存在以下瓶頸：-影像異質(zhì)性：不同設(shè)備（如不同品牌CT）、掃描參數(shù)（層厚、重建算法）、對(duì)比劑注射方案可導(dǎo)致特征漂移，影響模型泛化能力。需建立標(biāo)準(zhǔn)化影像采集與處理流程（如RANO標(biāo)準(zhǔn)、影像組學(xué)質(zhì)量評(píng)分QRS）。-分割誤差：自動(dòng)分割算法對(duì)模糊邊界、小病灶或術(shù)后改變病灶的分割準(zhǔn)確率仍不足，需結(jié)合醫(yī)師校準(zhǔn)或多模態(tài)融合分割。-TIME時(shí)空異質(zhì)性：腫瘤內(nèi)部不同區(qū)域（如中心、邊緣）、不同治療時(shí)間點(diǎn)的TIME成分存在差異，單一時(shí)間點(diǎn)、單一ROI的影像組學(xué)特征難以完全代表TIME全貌。需發(fā)展動(dòng)態(tài)多模態(tài)影像組學(xué)技術(shù)。1當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)-模型可重復(fù)性與臨床轉(zhuǎn)化：多數(shù)研究為單中心回顧性設(shè)計(jì)，樣本量小、驗(yàn)證隊(duì)列不足，導(dǎo)致模型可重復(fù)性差。需開展多中心前瞻性臨床試驗(yàn)（如RADIOMICS-IMMUNE試驗(yàn)），嚴(yán)格驗(yàn)證模型臨床價(jià)值。2未來(lái)發(fā)展方向?yàn)橥苿?dòng)影像組學(xué)與TIME研究的臨床落地，未來(lái)需聚焦以下方向：-深度學(xué)習(xí)與自監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用自監(jiān)督學(xué)習(xí)減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴，通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)、掩碼圖像建模等方法提升模型泛化能力；結(jié)合多模態(tài)深度學(xué)習(xí)（如跨模態(tài)注意力機(jī)制），實(shí)現(xiàn)影像-病理-基