影像组学在肺结节良恶性预测中的应用与挑战

"基于定量影像组学的肺结节良恶性预测——汪俊硕士论文" 本文主要探讨了影像组学在临床应用中的特点及其在肺结节良恶性预测中的作用。影像组学是一种利用高通量计算技术从CT、MRI、PET等医学成像方式获取的大量定量图像特征的方法。它通过将数字图像转换为可分析的高维数据，旨在揭示生物病理学信息，并开发决策支持工具。 在肺结节的分析中，CT成像由于其标准化程度较高，对比度明显，特别是对于肺部结节的灰度值强度、纹理和形状差异，成为影像组学研究的理想选择。由于肺结节数据的丰富性，利用这些特征可以构建更广泛的预测模型，提高模型的泛化能力和预测准确性。 影像组学与传统的计算机辅助诊断系统有显著区别，后者主要用于单一疾病的检测或诊断。而影像组学专注于提取定量图像特征，创建共享数据库，结合患者其他临床信息，以优化决策支持模型，从而提高对疾病如肺癌的预测能力。 论文作者汪俊在导师刘侠的指导下，研究了基于定量影像组学的肺结节良恶性预测，该研究可能涉及了大量肺结节数据的分析，提取了相关图像特征，并建立预测模型，以期提升对肺结节性质的判断准确性和临床实用性。作者承诺论文成果为其独立研究所得，并同意哈尔滨理工大学保留和使用论文的权利。 这篇工程硕士学位论文深入研究了影像组学在肺结节诊断中的应用，通过量化分析，为临床决策提供了有力的数据支持，对于改善肺结节的早期发现和治疗具有重要意义。