影像组学的临床应用研究ppt课件
医学影像诊断学总论(162页课件)
医学影像诊断学总论(162页课件)汇报人：日期:•医学影像诊断学概述•医学影像诊断学基础知识•医学影像诊断学临床应用目录•医学影像诊断学新技术与新进展•医学影像诊断学的临床实践与案例分析•总结与展望01医学影像诊断学概述医学影像诊断学是利用各种医学影像技术，如X线、CT、MRI等，对疾病进行诊断、评估和治疗的学科。
定义随着医学影像技术的不断进步，医学影像诊断学在临床医学中发挥着越来越重要的作用，逐渐成为医学领域不可或缺的一部分。
发展定义与发展医学影像诊断学能够通过各种影像技术，早期发现和诊断疾病，为患者提供及时有效的治疗。
早期发现疾病评估治疗效果指导临床决策通过对疾病治疗前后的影像对比，可以评估治疗效果，为医生制定治疗方案提供重要依据。
医学影像诊断学为医生提供疾病诊断和治疗方面的信息，有助于医生做出更准确的临床决策。
030201医学影像诊断学的重要性医学影像诊断学的研究对象包括各种疾病的病理生理过程、影像表现及其与临床的关系等。
主要包括各种医学影像技术的原理、方法及其在临床中的应用，以及疾病的影像诊断和鉴别诊断等。
医学影像诊断学的研究对象与内容研究内容研究对象02医学影像诊断学基础知识X线成像原理01X线是一种电磁波，能够穿透人体组织并被不同程度地吸收，通过测量透射后的X线强度，可以重建出人体内部的二维图像。
计算机断层扫描（CT）原理02利用X线旋转扫描人体，通过测量不同角度的X线透射强度，经过计算机处理后重建出人体内部的三维图像。
磁共振成像（MRI）原理03利用磁场和射频脉冲，使人体内的氢原子发生共振并吸收能量，通过测量共振信号的强度和频率，可以重建出人体内部的三维图像。
包括普通X线摄影、特殊X 线摄影（如点片摄影、体层摄影等）以及数字X线摄影等。
X线成像技术包括平扫CT、增强CT、高分辨率CT、多排CT等。
CT成像技术包括平扫MRI、增强MRI、功能MRI（如弥散加权成像、灌注加权成像等）等。
ct技术组讲课课件ppt
螺旋CT
连续旋转扫描，获取更全面的 图像信息。
CT扫描的临床应用
颅脑病变
诊断脑肿瘤、脑出血等颅脑疾病。
腹部病变
诊断肝脏、肾脏等腹部脏器的肿瘤和炎症。
胸部病变
诊断肺部肿瘤、肺炎等胸部疾病。
骨骼病变
诊断骨折、骨肿瘤等骨骼疾病。
CT扫描的优缺点
优点
高分辨率、无创、无痛、无辐射 损伤、可重复性强。
缺点
价格较高、存在少量辐射、部分 患者可能对造影剂过敏。
04
CT技术发展趋势与挑 战
CT技术的发展趋势
人工智能与机器学习在CT技术中的应用
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，其在CT影像分析、诊断辅助和图像重建等方 面的应用越来越广泛，能够提高诊断准确性和效率。
多模态医学影像融合
将CT与其他医学影像技术（如MRI、PET等）进行融合，实现多模态医学影像的互补，提 高疾病诊断的准确性和全面性。
图像后处理技术
对重建出的图像进行各种后处 理，如窗宽窗位调节、图像增
强、三维重建等。
诊断工作站
医生在诊断工作站上查看重建 出的图像，进行诊断。
03
CT扫描技术与临床应 用
CT扫描技术分类
平扫
不注射造影剂的常规扫描，用 于初步判断病变性质。
增强扫描
注射造影剂后的扫描，用于提 高病变的显示率。
血管成像
CT技术的应用领域
总结词
CT技术在医学领域具有广泛的应用，包括颅脑、胸部、腹部、骨骼等全身各个部位的检查。
详细描述
CT技术因其无创、无痛、无辐射的优点，在医学领域得到了广泛应用。它可以清晰地显示人体各个部位的解剖结 构，对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。常见的检查部位包括颅脑、胸部、腹部、骨骼等，可以用于检查肿瘤 、炎症、创伤等多种疾病。
医学影像学说课课件
X线影像学的优缺点
优点
X线影像学具有操作简便、价格低廉、无创无痛、成像速度快等优点，是临床 常用的检查方法之一。
缺点
但X线影像学也存在一些缺点，如辐射损伤、对软组织分辨率有限、存在辐射防 护等问题。
03
CT影像学
CT影像学的基本原理
CT影像学的基本原理是利用X射线的穿 透性和计算机图像处理技术，通过对人 体横断面进行扫描，获取人体内部结构
和器官的图像。
CT影像学技术主要分为平扫CT、增强 CT和特殊CT等几种扫描方式，每种扫
描方式都有其特点和适应症。
CT影像学技术能够提供高分辨率、高 清晰度的图像，能够发现许多疾病和病
变，为医生提供准确的诊断依据。 各个系统和器官的检查和诊断， 如颅脑、胸部、腹部、骨骼等。
医学影像学说课课件
汇报人： 日期:
contents
目录
• 医学影像学概述 • X线影像学 • CT影像学 • MRI影像学 • 医学影像学的未来发展趋势
01
医学影像学概述
医学影像学的定义
医学影像学是利用各种医学影像技术如X线、超声、核磁共振等来观察、分析和解释 人体内部结构和器官的形态及功能的一门学科。
技术创新与发展趋势
人工智能辅助诊断
医学影像组学
利用深度学习等人工智能技术，提高医学 影像的识别准确率和效率，辅助医生进行 疾病诊断。
医学影像三维重建
通过对大量医学影像数据进行挖掘和分析 ，提取与疾病相关的特征和生物标志物， 提高诊断和预测的准确性。
医学影像远程诊断
利用计算机视觉和图形学技术，将二维医 学影像转化为三维模型，便于医生进行更 直观、精准的分析和诊断。
借助互联网和远程医疗技术，实现医学影 像的远程传输、分析和诊断，提高医疗资 源的可及性和均等化。
CT影像组学和深度学习预测肺实性小结节良恶性的初步研究演示稿件
汇报人：XXX
2024-01-05
目录
研究背景CT影像组学在肺实性小结节良恶性预测中的研究进展深度学习在肺实性小结节良恶性预测中的研究进展本研究方法与技术路线研究结果与讨论结论
01
CHAPTER
研究背景
01
02
肺实性小结节的良恶性判断对于临床治疗和预后评估具有重要意义，但目前临床诊断仍存在一定的困难。
与传统影像学诊断相比，该方法具有更高的敏感性和特异性，能够更准确地鉴别良恶性肺实性小结节，降低漏诊和误诊的风险。
该研究为肺实性小结节的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法，有助于提高肺癌的早期发现率和治疗效果。
研究结果表明，CT影像组学特征能够有效地反映肺实性小结节的生物学特征，深度学习算法则能够从这些特征中提取出有价值的信息，提高预测准确率。
早期研究主要集中在提取单一特征进行预测，准确率相对较低。
早期研究
深度学习应用
临床应用前景
近年来，深度学习技术在肺实性小结节良恶性预测中得到了广泛应用，显著提高了预测准确率。
随着研究的深入和技术的进步，CT影像组学有望在临床实践中为肺实性小结节的诊断和治疗提供有力支持。
特征选择与优化
特征选择是影响预测准确率的关键因素，需要进一步研究和优化特征选择方法。
准确度
模型对恶性结节的预测敏感度为85%，对良性结节的预测敏感度为80%。
敏感度
模型对恶性结节的预测特异度为92%，对良性结节的预测特异度为95%。
特异度
01
02
03
06
CHAPTER
结论
本研究通过CT影像组学和深度学习的方法，成功预测了肺实性小结节的良恶性，为临床诊断和治疗提供了有力支持。
(医学课件)医学影像后处理
Hale Waihona Puke 发展历程与现状疾病诊断
医学影像后处理可以帮助医生对疾病进行准确的诊断，例如通过对心脏、肺部、肝脏等器官的影像数据进行处理和分析，可以辅助医生进行肿瘤、炎症、心肺疾病等疾病的诊断。
手术导航
医学影像后处理可以用于手术导航，帮助医生在手术过程中精确地定位病变组织和周围结构，提高手术的准确性和效率。
疗效评估
基于多焦点融合
基于多模态融合
基于多时间点融合
将不同模态的医学影像融合，如X线、CT、MRI等，以获得更全面的医学信息。
将不同时间点获取的医学影像融合，如动态增强扫描、多时相CT等，以评估病变的动态变化。
03
图像融合
02
01
三维成像
通过重建物体三维形态、结构和空间关系，提供更丰富的诊断信息。
四维成像
未来医学影像后处理技术的发展趋势是实现多模态和多尺度影像数据的融合，以提供更全面、准确的分析结果。
影像组学发展迅速
多模态和多尺度融合
安全性与隐私保护问题
数据共享机制
建立科学、合理的医学影像数据共享机制，促进数据的流通和利用，有助于提高医学影像后处理技术的发展和应用效果。
数据标准与规范
医学影像后处理技术的数据标准化和规范化是实现不同系统间数据共享和互操作的关键。
定义
医学影像后处理可以提高医学影像的诊断准确性和可靠性，为医生提供更丰富、更准确的疾病诊断依据，同时也可以帮助医生制定更合理的治疗方案和评估治疗效果。
作用
定义与作用
发展历程
医学影像后处理技术从20世纪70年代开始发展，经历了从基础图像处理到复杂的三维和多模态影像处理等多个阶段。
现状
目前，医学影像后处理技术已经成为了医学影像诊断的重要支撑技术，应用范围广泛，涉及到多个医学领域，如放射学、医学影像学、肿瘤放射治疗等。
医学影像技术学课件
图像处理技巧
介绍如何通过调节成像参数等 手段来优化MRI图像质量。
US操作教程
01
02
03
US设备介绍
简要介绍US设备的原理 、结构及功能，为后续实 际操作打下基础。
操作流程
详细介绍US设备的操作 流程，包括检查准备、摆 位、扫描及记录等多个环 节。
图像处理技巧
介绍如何通过调节深度、 频率等参数来优化US图 像质量。
CT具有分辨率高、方便快捷、无创等 特点，适用于全身多个器官和部位的 检查。
MRI
MRI（Magnetic Resonance Imaging）即磁共振成像 ，是一种利用磁场和射频脉冲使人体产生共振，并经图 像处理技术得到的图像。
MRI具有无辐射损伤、软组织分辨率高、多参数成像等 优点，可以用于全身多个部位的成像，如脑部、脊髓、 关节等。
医学影像的深度学习
深度学习技术正逐渐应用于医学影像领域，可以通过训 练大量的医学影像数据，提高医学影像技术的诊断准确 性和效率。
医学影像的辅助诊断
智能化技术可以帮助医生进行辅助诊断，通过对大量的 医学影像数据进行分析和处理，可以生成更准确的诊断 报告和治疗方案。
06
医学影像技术学的实际操作教程
X光操作教程
特点
医学影像技术学具有无创性、准确性、高分辨率和高灵敏度 等特点，为临床诊断和治疗提供重要依据。
医学影像技术学的历史与发展
X线影像技术的发明和 发展
1895年德国物理学பைடு நூலகம்伦琴发现了X线，逐渐 发展成医学影像技术学的基础。
CT技术的诞生和发展
1971年英国物理学家豪斯菲尔德发明了CT ，能够对人体内部结构和病变进行精细的三 维成像。
医学影像诊断学总论(16课件)
2024/1/25
24
06
总结回顾与展望未来
Chapter
2024/1/25
25
关键知识点总结回顾
医学影像诊断学基本概念和原理
包括医学影像的获取、处理、分析和解读等方面 的基本知识和理论。
医学影像诊断思维和方法
包括观察、分析、综合、判断等步骤，以及如何 结合临床信息和医学影像进行准确诊断。
ABCD
肺结核
多发生在上叶的尖后段、下叶的背段和后基底段，呈多态性改变， 密度不均匀、边缘较清楚和病变变化较慢，易形成空洞和播散病灶 。
肺癌
表现为肺部肿块或结节，常呈分叶状，边缘有毛刺，可伴有阻塞性肺 炎或肺不张。
2024/1/25
17
循环系统常见疾病影像表现及诊断要点
冠心病
冠状动脉狭窄或闭塞，导致心肌缺血或梗死，表现为心肌灌注异 常、室壁运动异常等。
定义
医学影像诊断学是利用各种医学影像技术，对人体 内部结构和功能进行非侵入性的观察和评估，以辅 助临床诊断和治疗的一门医学学科。
2024/1/25
发展历程
自X射线发现以来，医学影像技术经历了从简单的 X射线平片到复杂的医学影像技术，如CT、MRI、 超声、核医学等的发展过程。随着技术的进步，医 学影像诊断学的准确性和可靠性不断提高，为临床 医学提供了强有力的支持。
膀胱癌
膀胱壁增厚、僵硬，形成不规则充盈缺损或龛影 ，可伴有膀胱挛缩或盆腔淋巴结肿大。
2024/1/25
20
05
医学影像诊断学新进展与挑战
Chapter
2024/1/25
21
医学影像技术发展趋势
2024/1/25
多模态医学影像融合
结合不同成像技术，提供更全面、准确的诊断信息。
放射组学和影像组学
放射组学和影像组学-概述说明以及解释1.引言1.1 概述放射组学和影像组学作为医学领域中重要的研究方向，通过运用先进的成像技术和计算方法，对人体内部的结构、功能及其相关变化进行定量化分析和研究。
放射组学主要利用各种放射性示踪剂或造影剂，如X射线、CT、MRI、PET等成像技术，以获得人体内部疾病、器官功能及其生理和代谢状态的信息。
而影像组学则是通过收集大规模的医学影像数据，运用图像处理、模式识别和机器学习等技术，对这些数据进行分析和挖掘，从而实现个体化医疗的目标。
放射组学和影像组学在医学领域的应用十分广泛。
放射组学在临床上常常用于肿瘤的早期诊断、判断肿瘤的分期和预测疗效，评估器官和组织的功能状态，以及观察疾病的发展和进展情况。
影像组学则可以通过对大规模影像数据的分析，提取出与疾病相关的特征和模式，辅助医生进行疾病诊断、预测疗效和个体化治疗方案制定。
这两个学科之间存在一些相似之处，如都涉及医学影像的获取和处理，都需要运用计算机科学和图像处理技术，以及统计学和机器学习等方法进行数据分析和模式识别。
然而，它们的研究对象和方法也存在一定差异。
放射组学主要关注于特定的放射性示踪剂在人体内的分布及其相关变化，而影像组学则更加关注多种类型的医学影像数据集中包含的信息。
因此，在实际的研究和应用中，这两个学科经常会相互结合，互相借鉴，以进一步提升研究效果和应用价值。
放射组学和影像组学的出现和发展，极大地推动了医学领域的进步和创新。
它们的研究与应用给医生和科研人员提供了更多的信息和手段，改善了疾病的诊断和治疗水平，促进了医学的个体化发展。
随着新技术和方法的不断涌现，放射组学和影像组学将有更广阔的发展前景，有望在医疗领域发挥更大的作用，并为人类的健康事业做出更大的贡献。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文将分为四个主要部分进行介绍和讨论：放射组学、影像组学、放射组学与影像组学的比较与结论以及最后的综合评价与展望。
影像组学在乳腺癌中有什么用？
影像组学在乳腺癌中有什么用？根据相关研究表明，我国乳腺癌的发病和死亡率不断增加，乳腺癌已成我国女性发病率最高的癌症之一。
近年来，对于如何尽早准确诊断乳腺癌成了临床研究中的重要问题。
影像组学是一种通过高能量对受检者提取特征的无创型新型诊断技术，其在对于乳腺癌受检者的诊断和治疗中得到了广泛的运用和研究。
一、影像组学概述影像组学最初是在2010年由美国学者Gillies提出，由荷兰学者Lambin等众多学者进一步进行完善，通过从放射影像中高能量对受检者提取特征并形成高维数据集。
影像组学共由6个方面组成，包含影像的采集、重建，病灶范围、位置的判定，病灶的分割、重组，病灶图像特征的提取和数据化，数据库的建立及个体数据分析。
图像的分割是对受检者提取特征的关键性因素，所分割的区域是否正确将直接对影响数据的准确性产生影响。
目前在临床诊断中主要有手动、半自动和全自动3中图像分割法，手动和半自动分割运用较为广泛。
图像的分割算法主要包括区域增长法、水平设置法、图像切割法和半自动分割法等。
将分割后的图像区域通过三维容积重组的方式，生成三维感兴趣容积，并从三维容积中提取相关数据。
二、影像组学的临床应用概述随着我国医疗科研技术的不断发展，影像组学在对于不同恶性肿瘤的诊断中被得以广泛应用，如乳腺癌、肝癌、肺癌等常见恶性肿瘤疾病。
以为需要通过基因检测或病理检查才能获得的信息，现在影像组学都能够获取，所以能使医生根据患者早期的影像组学图像为基础，对患者早期病情进行准确诊断，从而为患者制定合适的临床治疗方案，提高患者的治疗效果。
三、影像组学在乳腺癌中的运用目前在对乳腺癌的临床诊断和治疗中，影像组学多应用于乳腺癌的诊断、鉴别分子分型、对化疗效果的评估及对患者治疗后的预后效果和复发情况评估中。
3.1乳腺癌的诊断据临床研究显示，同正常的乳腺组织进行比较，乳腺癌患者病灶位置的组织细胞纹理会出现不均匀且粗糙的情况（如图一）。
所以，通过纹理分析可对患者乳腺的肿瘤病变组织与正常组织进行区分，能有效运用于对乳腺肿瘤患者的良恶性进行区分，有相关研究表明，其也能被用来区分导管癌和小叶癌。
基于人工智能和医疗大数据的影像组学及临床应用
临床 问题 临床 数据 智能 方法 应用 效果
26
利用CNN迁移学习方法 VGGNet的模型微调
人工智能方法的诊断结果 准确度82.1%，优于医生
Dan Meng, et al, IEEE Access , 2017 , (99) :1-1
影像组学研究内容
22
智能预测(2/3)—肺癌无进展生存期预测
临床 问题
传统临床方法对NSCLC患 者无病生存期预测效果有限 282例规范完整的早期非小 细胞肺癌患者CT数据 LASSO Cox回归提取关键 影像特征，构建预测模型 影像组学特征比传统方法能 够更好预测无病生存期
临床 数据
智能 方法 应用 效果
广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测
广东省人民医院、中科院自动所合作预测结直肠癌淋巴结转移
Yanqi Huang, et al, Journal of Clinical Oncology, 2016, 34(18):2157. SCI IF(2015): 20.98
16
智能诊断(3/3)—皮肤癌类别精准诊断(1/2)
临床 问题 临床 大数据 智能 方法
Clinical Cancer Research 2016 Clinical Cancer Research 2017
Nature Communications 2014 Clinical Cancer Research 2016 14
智能诊断(1/3)—胶质母细胞瘤亚型诊断
临床 问题 临床 数据
30
影像组学关键技术—精准肿瘤分割(3/3)
提出中心池化卷积神经网络分割肺壁粘连等多种肺结节
中心池 化运算 保留关 键特征
术前mrcp临床影像组学模型对ercp术后胰腺炎的预测价值PPT演示课件
生活质量。
ERCP术后并发症
02
ERCP（内镜逆行胰胆管造影术）是治疗胰腺炎等胆胰疾病的有
效手段，但术后胰腺炎等并发症发生率较高。
术前预测重要性
03
术前对ERCP术后胰腺炎的准确预测有助于制定个性化治疗方案
，降低并发症风险，改善患者预后。
国内外研究现状及发展趋势
01
影像组学在医学领域的应用
影像组学作为一种新兴技术，已广泛应用于肿瘤、神经系统疾病等多个
预处理结果
经过预处理后，图像质量得到显著提升，胆道树区域清晰可见，为后续的特征提取和模型 训练提供了良好的基础。
特征提取与选择结果分析
特征提取方法
采用基于深度学习的卷积神经网 络（CNN）进行特征提取，利用 训练好的模型提取出每个患者的 影像组学特征。
特征选择方法
采用基于统计学的特征选择方法 ，如t检验、卡方检验等，筛选出 与ERCP术后胰腺炎显著相关的特 征。
医学领域，为疾病诊断和治疗提供了有力支持。
02
MRCP在胰腺炎诊断中的应用
MRCP（磁共振胰胆管成像）是一种无创、无辐射的成像技术，在胰腺
炎的诊断中具有较高价值。
03
术前预测模型的研究现状
目前，已有部分研究尝试利用影像组学技术构建术前预测模型，以预测
ERCP术后胰腺炎的发生风险，但模型的准确性和泛化性能有待进一步
06
参考文献
参考文献
01 02 03
论文一
该论文通过回顾性分析，研究了术前MRCP影像组学模型 在预测ERCP术后胰腺炎方面的价值。结果表明，该模型 能够较准确地预测胰腺炎的发生，为临床医生提供了重要 的决策支持。
论文二
该研究探讨了术前MRCP影像组学模型在ERCP术后胰腺炎 预测中的应用。通过对大量患者数据的分析，发现该模型 具有较高的预测准确性和可靠性，为胰腺炎的预防和治疗 提供了新的思路。
211170519_PET影像组学临床应用进展
PET影像组学临床应用进展周志鹏1,2，赵春雷2*1.浙江中医药大学第四临床医学院，浙江杭州310053；2.浙江大学医学院附属杭州市肿瘤医院核医学科，浙江杭州310002；*通信作者赵春雷 ********************【基金项目】浙江省公益技术研究计划/社会发展项目（LGF20H180010）；杭州市科技计划引导项目（20201231Y031）【摘要】影像组学可以从标准医学图像中提取和分析大量特征数据，量化描述肿瘤内部的结构异质性，并探索其与疗效及预后等的相关性，已在放射学领域深入应用。
PET影像组学能够提取丰富的肿瘤代谢异质性信息，有助于推动肿瘤临床诊疗，日益得到广泛关注。
本文对PET影像组学的概念、工作流程及其临床应用进行系统综述。
【关键词】影像组学；正电子发射断层显像术；代谢；异质性；综述【中图分类号】R445.6 【DOI】10.3969/j.issn.1005-5185.2023.04.025Progress on Clinical Application of PET RadiomicsZHOU Zhipeng1,2, ZHAO Chunlei2*Department of Nuclear Medicine, Affiliated Hangzhou Cancer Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou 310002, China;*AddressCorrespondenceto:ZHAOChunlei;E-mail:********************【Abstract】Having been deeply applied in the field of radiology, radiomics techniques are able to extract and analyze large amount of features from standard medical images to describe heterogeneity of tumor tissue, and explore their associations with therapeutic effect as well as prognosis. PET radiomics, as a tool that is able to extract rich metabolic heterogeneity information of tumor, which can help with improving the clinical diagnosis and treatment of cancer, has been increasingly and widely concerned. In this review, we summarize the concept, workflow and clinical application of PET radiomics.【Key words】Radiomics; Positron-emission tomography; Metabolism; Heterogeneity; ReviewChinese Journal of Medical Imaging, 2023, 31 (4): 424-428影像组学是指通过自动或半自动软件，从医学图像中高通量地提取和分析大量定量成像特征，构建组学模型，深入解析临床信息[1]，其理论基础为医学图像不仅是用于视觉评估的图片，更是可以深入挖掘的定量数据。
影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用
算法的可解释性与伦理问题
算法可解释性
影像组学研究涉及复杂的算法和模型，但目 前很多算法的可解释性不足，难以让医生理 解和信任，限制了其在临床上的应用。
伦理问题
在影像组学研究中，如何保护患者隐私、避 免歧视、确保公平等伦理问题需要引起重视
，同时应遵循相关伦理规范和法律法规。
临床转化与实际应用中为患者制 定个性化的随访计划，以便更好地管理病情 和及时发现异常。
详细描述
通过影像组学技术，医生可以全面了解患者 的肿瘤状况和治疗反应。基于这些信息，医 生可以制定个性化的随访计划，包括定期进 行影像学检查、实验室检查和临床评估等。 通过随访计划的实施，医生可以及时发现肿 瘤的复发、转移或其他异常情况，并采取相 应的处理措施。
原理
影像组学基于医学影像，通过计算机图像处理和人工智能技 术，对影像中的组织结构和功能信息进行定量分析，以揭示 疾病的发生、发展与转归过程中的生物学特征。
影像组学的发展历程
1 2 3
起步阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和医学影像技 术的发展，人们开始尝试对医学影像进行定量分 析。
发展阶段
进入21世纪，随着高性能计算机、人工智能和大 数据技术的快速发展，影像组学研究逐渐深入， 开始应用于临床实践。
乳腺癌预后评估
通过对乳腺癌患者的MRI图像进 行影像组学分析，预测患者的复 发风险和生存期，为个性化治疗 提供依据。
结直肠癌分型与分
期
影像组学技术对结直肠癌患者的 CT和MRI图像进行分析，实现了 肿瘤分型与分期的准确判断。
未来发展方向与潜在应用领域
跨学科融合
影像组学将与人工智能、基因组学等其他先进技术相结合，实现多维 度、全方位的肿瘤研究与临床应用。
(医学课件)医学影像学考试复习资料
3
可清晰显示心脏结构、功能及瓣膜病变。
消化系统影像诊断
X线钡剂造影
01
用于检查胃肠道病变，尤其是胃肠道肿瘤。
CT扫描
02
能显示胃肠道管壁厚度、胃肠道占位性病变及腹腔淋巴结肿大
。
MRI
03
能清晰显示胃肠道病变及其与周围组织关系，对胃肠道肿瘤术
前分期具有重要意义。
泌尿系统影像诊断
X线平片
可初步判断肾脏形态、位置及尿路梗阻部位。
CT扫描
能清晰显示肾实质、肾盂、输尿管及膀胱病变。
MRI及超声
能显示尿路梗阻病因及肾脏功能状态。
骨骼系统影像诊断
01
X线平片
是骨骼系统影像诊断的首选方法，可全面观察骨骼系统形态、结构及
骨折等病变。
02
CT扫描
能清晰显示关节软骨、骨皮质及骨折细节。
03
MRI
对骨髓炎、骨肿瘤及关节内病变有重要诊断价值。
02
医学影像学基本原理和技术
X线成像原理及技术
X线特性
X线的电离作用和穿透作用是X线成像的基础，X线波长短，能量大，具有较 强的穿透力，同时具有电离作用，可引起组织电离并产生自由基，对生物组 织产生破坏作用。
X线成像原理
X线成像利用X线的透射和散射作用，透射作用适用于具有一定厚度的组织， 散射作用适用于较薄的组织。
制及治疗疗效评估。
医学影像学前沿技术
CT成像技术：包括多排CT、低剂量CT等，可实现高分 辨率、快速扫描及三维重建等效果。
PET/CT成像技术：将功能影像与结构影像结合，提高诊 断准确性及治疗效果评估。
生物信息学在医学影像学中的应用：利用生物信息学技 术对医学影像数据进行挖掘，发现新的疾病标记物和治 疗靶点。
影像组学病理组学-概述说明以及解释
影像组学病理组学-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述概述部分将对影像组学和病理组学的基本概念进行简要介绍，并阐述本文的研究方向和目的。
通过本节的阐述，读者将对影像组学病理组学有一个初步的认识，并了解本文的结构和主要内容。
影像组学和病理组学是当代医学研究中的两个重要学科领域。
影像组学是指通过对医学影像数据的采集、处理和分析，提取患者体内组织结构、功能和代谢等信息，从而实现疾病的早期诊断、疗效评估和预后预测等临床应用的一门学科。
病理组学则是通过对患者组织标本的采集、切片、染色和观察，以及对细胞、组织和器官的病理变化进行定性和定量分析，从而为疾病的诊断、鉴别诊断和治疗方案的选择提供依据的一门学科。
近年来，随着医学影像技术的不断进步和计算机分析方法的发展，影像组学和病理组学之间的融合逐渐成为研究的热点领域。
本文的目的在于深入探讨影像组学和病理组学的基本概念和原理，并重点分析两者之间的关系和应用。
首先，我们将介绍影像组学的基本概念和原理，包括不同影像模态的特点、图像处理和分析的方法，以及其在临床实践中的应用。
接下来，我们将介绍病理组学的基本概念和原理，包括组织切片的制备、染色技术的应用，以及病理变化的定性和定量分析方法。
然后，我们将重点探讨影像组学和病理组学之间的关系和应用，包括结合影像和病理信息进行综合分析的方法和技术，以及在疾病早期诊断、疗效评估和治疗方案选择中的应用。
通过本文的研究，我们将进一步认识到影像组学和病理组学之间的紧密联系和相辅相成的关系，以及两者在临床实践中的重要应用价值。
在未来，随着影像和病理信息的更加全面和精准的获取，以及计算机和人工智能技术的不断发展，影像组学病理组学将在疾病预防、早期诊断和个体化治疗等方面发挥更加重要的作用。
(字数：369)1.2 文章结构文章结构本文主要包括以下几个部分：引言、正文和结论。
下面将详细介绍每个部分的内容。
1. 引言引言部分主要对本文进行概述，介绍影像组学和病理组学的基本概念，并说明本文的目的。
影像学在临床诊断中的应用
精准医疗技术发展
结合基因组学、蛋白质组学等精准医疗技术，为影像学提 供更准确的诊断依据和治疗建议。
临床应用拓展
将个性化精准医疗理念应用于影像学诊断和治疗中，提高 诊疗效果和患者生活质量。
THANKS
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影像学在临床诊断中 的应用
汇报人：XX 2024-01-27
目 录
• 影像学概述与基本原理 • 常见影像学检查技术与应用 • 影像学在各系统疾病诊断中价值 • 影像学新技术与新方法进展 • 影像学在临床诊断中挑战与前景
01
影像学概述与基本原理
影像学定义及发展历程
影像学定义
影像学是应用各种成像技术，对 人体内部结构和功能进行非侵入 性观察和评估的医学分支。
心血管系统疾病诊断应用
冠心病
01
通过冠状动脉造影等技术，可以直观显示冠状动脉狭窄、斑块
等病变，为冠心病的确诊和治疗提供关键信息。
心肌病
02
超声心动图、心脏MRI等技术可以准确评估心肌的结构和功能
，诊断心肌病并提供治疗建议。
先天性心脏病
03
影像学技术可以清晰显示心脏和大血管的结构异常，为先天性
心脏病的诊断和手术规划提供重要依据。
05
影像学在临床诊断中挑战与前景
提高影像质量和分辨率挑战
影像设备和技术限制
当前影像设备在分辨率、信噪比等方面存在局限性，影响影像质量 。
患者因素
患者体型、呼吸运动等因素也会对影像质量产生影响。
解决方案
研发更先进的影像设备和技术，提高影像质量和分辨率；优化扫描参 数和图像处理算法，减少患者因素对影像质量的影响。
三维打印技术在影像学中应用
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SUCCESS
THANK9/8
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• 11 papers related to computed tomography (CT) Radiomics, 3 to Radiomics or texture analysis with positron emission tomography (PET) and 8 relating to PET/CT Radiomics. There are two main applications of Radiomics, the classification of lung nodules (diagnostic) or prognostication of established lung cancer (theragnostic).
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二、处理流程
• （1）影像数据的获取； • （2）图像的分割与绘制； • （3）特征的提取和量化； • （4）影像数据库的建立； • （5）分类和预测。
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• 影像数据的获取
• 入组数据需要具有相同或相似的采集参数， 保证数据不会受到机型、参数的影响。
• CT：可能是最为直接且最容易进行比对的，信号强度能与组织密
• 最早由荷兰学者在2012年提出； • 指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现
肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层 次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。 • 直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。
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• 图像分割算法
• 基于阈值的分割方法：广泛 • 基于边缘的分割方法 • 基于区域的分割方法
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• 特征提取与量化
• 广义：通过变换的方法用低维空间表示高维度特征数据； • 狭义：将ROI分割完成后，就可以对其进行特征提取。
• 特征：
• 常见描述病变的术语（形状、大小、密度、边缘等）—— 病变定性的描述
形状、大小、直方图特征, 可以将判断结节良恶性质的
ROC曲线下面积从0.79提高到0.84
• Radiomics of Lung Nodules: A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging Features
• Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features
• 异质性优化框架（HOF）——降低由于采集MR图像的仪器、方案的不同对 肿瘤的异质性分析所造成的影响。
质控指南的开发：影像特征(分辨率、重建以及参数获取)
度联系起来
• PET-CT：主要的挑战是对示踪剂计量的校对和代谢容量或
VOI的重建问题
• MRI：磁共振影像信号强度变量，来源于组织各种内在固有属性
复杂的相互作用
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• NSCLC肿瘤中，影像组学特征的可变性与不同的CT扫描的图像有关。应考 虑这些相互扫描的差异，并在未来的研究中尽量减少它们的影响。
• ROI的勾画应具有较好的可重复性及准确性。
• 模型的建立应通过努力扩大样本数量、选择合适的机器 学习演算法，提高预测效能、尽量降低过拟合风险。
• Radiomics的研究结果必须具有可重复性，得到多中心 研究的验证。为了实现较高的可靠性与可重复性，在 Radiomics研究流程的各个步骤和临床上, 均有不同的 困难需要克服。
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大数据
• 定义：一种规模大到在获取、存储、管理和分析等方面都大 大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据范围。
• 主要特征：“4V” • Volume：海量的数据规模 • Velocity：快速的数据流转 • Variety：多样的数据类型 • Value：价值大，价值密度低
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影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质 性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期
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三、影像组学的临床应用
• 1、良恶性病变的鉴别诊断及肿瘤分期
• 辅助诊断肺结节良恶性：Radiomics可以提高肺部结节 诊断的准确性。
• 与良性结节相比, 恶性结节的CT密度直方图具有更高的峰
度和更低的偏度, ROC曲线下面积0.71~0.83。利用肺结
节的分形维度可以将肺癌与肺炎、结核区分开。综合利用
临床参数(疾病阶段、疾病的类型和结果)
大数据
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• 图像的分割与绘制 • 将图像分割为感兴趣容量(volumes-of-
interest VOI)
• 人工手动 ：精度最高，费时费力，重复性低 • 半自动：速度提高，准确性较低，依赖操作者经验 • 自动：重复性好，研究阶段
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• 通过计算机分析提取的不可视特征（直方图、纹理、分形 维等）——定量描述病变的异质性（肿瘤）
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• 数据库的建立与共享 • 个体化数据分析
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• 在分析定量Radiomics特征时，需要考虑影像采集参数 不同、呼吸运动位移带来的干扰，使用合理的方法筛选 抗噪声能力强的Radiomics特征，并通过调整参数，提 高影像特征的稳定性。
• A Clinical Model To Estimate the Pretest Probability of Lung Cancer in Patients With Solitary Pulmonary Nodules （PET）
• 201S9C/9R/8EENING AND EARLY DETECTION OF LUNG CANCER
• Radiological Image traits Predictive of Cancer Status in Pulmonary Nodules
• Effects of contrast-enhancement, reconstruction slice thickness and convolution kernel on the diagnostic performance of radiomics signature in solitary pulmonary nodule
影像组学的临床应用研究
郭小芳
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主要内容
• 概念 • 处理流程 • 影像组学的临床应用 • 影像组学的优势
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医学影像学
结构成像
分子生物学
功能成像
数字化医学影像学
基因组学
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分子影像学
影像组学 radiomics
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一、概 念