一、概述

1. 影像组学足迹史

2003年，Mark A. Kriegsman和Randy L. Buckner发表的关于视觉系统空间组织的研究文章The genetic and functional basis of the spatial organization of the visual system，为影像组学领域提供了先驱性思路，奠定了其理论发展基础。

2012年，荷兰学者Lam bin等人于Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis正式提出了影像组学的概念，Radiomics即应用大量的自动化数据特征化算法将感兴趣区域(region ofinterest，ROI)的影像转换为可发掘的数据信息，并对之进行高通量 (high throughput) 定量分析。

2012年，Kumar等人发表文章Radiomics: the process and the challenges，将Radiomics的定义进一步扩展为：从CT、PET或MRI等医学影像图像中高通量地提取并分析大量高级、定量的影像学特征。这些特征包括强度、形状、纹理等方面的信息，通过使用计算机算法从影像数据中提取并分析这些特征，可以为医生和医学研究者提供更全面、可靠的临床信息，对疾病的诊断和预后进行更加精确的判断。

2. 影像组学是什么？

影像（Image）： 通常指的就是放射影像，常见的是CT、MRI、超声影像。

组学（Omics），将与研究目标相关的各种因素整合在一起，以便更好地研究其整体系统的性质和调控机制。通俗的讲就是把与研究目标 相关的所有因素综合在一起作为一个“系统”来研究。

影像组学（Radiomics） 是一种研究放射影像的方法，它的理论基础是将影像内包含的所有信息提取出来并进行综合和系统化的分析。该方法利用自动化算法从影像的感兴趣区（ROI）内提取大量的特征信息，然后采用多样化的统计分析和数据挖掘方法解析这些信息，以提取出真正起作用的关键信息，并进一步应用于疾病的辅助诊断、分类或分级。

二、流程

1. 图像获取和标注

主要通过CT、MRI和PET-CT等影像扫描方式来进行图像的采集。图像获取可以使用各种方法，包括自行采集、从医院病历系统和在线数据库中获取等。

影像组学大数据要求病人数据临床问题明确、格式规范、信息完整。然而，由于影像的成像参数、病人体位、重建算法以及扫描仪器的不同，常规临床使用的影像具有很大的差异性。因此，对于识别和整理大量具有相似临床参数的图像数据（如疾病分期）也是一项挑战。为实现影像组学研究，有必要制定统一的数据规范，特别是对于前瞻性研究。

2. 感兴趣区图像分割

将感兴趣区域（如肿瘤等）从影像中准确地分割出来是实现后续特征提取和信息分析的基础。常用的方法包括手动分割和自动分割两种方式。手动分割精度较高，但费时费力、不适合大量图像的处理。自动分割方法可以根据影像数据特征进行相应的选择，其中阈值分割、边缘检测和区域生长等方法是常用的自动分割方法，但其精度和速度难以同时得到满足。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度卷积神经网络的自动分割方法成为研究的热点。这种方法利用卷积神经网络对影像数据进行训练，直接预测分割结果，通常包括编码器和解码器两个部分。编码器负责提取影像中的特征信息，将其转换为低维度的特征表示，而解码器则根据这些特征将影像中感兴趣的区域分割出来。基于深度学习的自动分割方法已经在多个影像分析任务中取得了优秀的结果，包括CT、MRI图像的分割，对临床医学诊断和治疗具有重要的意义。

3. 影像组学特征的提取

一旦确定感兴趣区域，就可以提取高通量的影像组学特征，这也是影像组学研究中的重要环节，其中可以使用定量计算特征和深度特征两类方法。定量计算特征通过各种算法直接从影像数据中提取形态、信号和空间信息，虽然缺少对应的物理意义，但具有较高的计算效率。深度特征是使用卷积神经网络提取的，具有可解释的物理意义，但复杂度较高，仍需面对一定的拟合问题，需要适当范化优化。总之，特征提取是影像组学研究的重要环节，不同的方法和策略应根据实际情况进行选择。

4. 特征值选择和降维

特征选择是影像组学研究中降低特征维度、提高模型性能的关键步骤。常用的特征选择方法包括方差分析、相关性度量、组合决策树和主成分分析。这些方法都可以去除冗余信息、提高模型的泛化能力。在选择方法时，需要根据数据特点和任务需求进行选择和优化，以达到更好的预测或分类效果。

5. 模型训练和性能评估

影像组学分析拥有监督学习和无监督学习两大类方法。监督学习一般用于分类预测和回归预测，目标是找到最佳的模型，使测试误差最小化。常用的模型选择方法有正则化和交叉验证等。

无监督学习则主要着重于对数据本身的特征进行分析，常用方法包括聚类、降维等。其目的是发现数据之间存在的固有结构和规律，并从中获取有用的信息。

评估模型性能是影像组学分析中的重要环节，监督学习通常使用分类准确率和损失函数作为性能评价指标，无监督学习则使用特定的评价指标，如轮廓系数、距离等，来评价聚类效果和降维后数据表征的有效性。它们都能够帮助我们选择最佳的模型或提取最优的数据特征，从而提高模型的泛化能力和预测精度。

三、应用

1. 辅助诊断

影像组学可以帮助医生通过图像观察来确定病变的类型和位置，进而为患者做出正确的诊断和治疗方案。通常情况下，超声组学可以检测人体各种组织器官，例如心脏、肝脏、肾脏、乳房、甲状腺等等。

Oropharyngeal squamous cell carcinoma: radiomic machine-learning classifiers from multiparametric MR images for determination of HPV infection status该篇文献是一篇关于口咽鳞状细胞癌的研究，旨在探讨基于多参数MRI图像的放射学机器学习分类器在确定人类乳头瘤病毒感染状态方面的应用。该研究采用了多参数MRI技术，并使用计算机自动化的方法进行图像分析和特征提取。通过机器学习算法，文章研究组发现可以将口咽鳞状细胞癌患者的MRI图像分为HPV阳性和阴性两组，并确定图像特征与感染状态之间的关系。这一研究有助于开发口咽鳞状细胞癌的诊断和治疗策略，并为口腔癌的预后评估提供新思路。

2. 疾病预测

通过对组织和细胞的分析，超声组学可以识别具有高危因素的患者，并提前发现潜在疾病的存在，并给予相应的干预措施。例如，超声组学可以用于截瘫前期的肿瘤筛查和心脏病风险评估。

deep learning-based radiomics for the time-to-event outcome prediction in lung cancer这篇文章是一篇关于基于深度学习的影像组学在肺癌预后评估中的应用研究。该研究采用了深度学习算法分析肺癌患者的CT图像特征，结合生存分析方法，预测肺癌患者的时间至事件发生。研究结果表明，深度学习算法能够有效地提取肺癌CT图像的特征，并帮助预测患者的生存期。通过与传统影像学评估方法的比较，该研究证明了这种基于深度学习的影像组学在肺癌预后评估方面的潜在应用前景。该研究为以后开发基于非线性影像数据的肺癌预后模型提供了参考。
3. 疗效评估

超声组学可以用于追踪病变的变化，评估治疗的有效性和副作用。例如，对于实体瘤、血管肿瘤等多种病变均可采用多普勒超声技术，观察浓度异质性指数（HRI）和脉冲波图谱等参数，来评估肿瘤的血流灌注情况。

Bladder Cancer Treatment Response Assessment in CT using Radiomics with Deep-Learning 这篇文章是一篇关于利用基于深度学习的辐射组学技术评估膀胱癌CT治疗反应的研究。该研究利用深度学习算法从膀胱癌CT影像中提取特征，评估患者在接受治疗后的肿瘤反应情况。研究表明，采用基于深度学习的辐射组学技术可以在更早的时间点上准确地评估患者的治疗响应，比传统的评估方法更敏感和准确。该研究为膀胱癌治疗响应的评估提供了新的方法和思路，并为开发基于医学影像的个体化治疗提供了一定的参考价值。

四、趋势

1. 技术趋势

超声组学技术在技术研发和应用方面有着广泛的发展趋势。其中，技术趋势主要包括超声图像质量和分辨率的不断改进、多模态成像和三维成像的发展以及超声组学技术的创新和整合，以应对更加复杂的诊断和治疗需求。
2. 应用发展趋势

超声组学技术在医疗、生物科学和工业领域等方面的应用也在不断发展。特别是在精准医疗、智能制造和绿色环保等领域的应用潜力，正在引起越来越多的关注和研究。
3. 功能拓展趋势

在未来，超声组学技术还有望在治疗方面得到拓展，如超声制导的癌症治疗等，同时还有机会在智能机器人和远程医疗等领域得到广泛应用。

五、总结

总之，超声组学技术的数据处理模块，已成为该技术的核心应用之一。我们介绍了超声图像的预处理、分割、配准和特征提取等相关技术和工具。在医学、生命科学和工业领域等方面都有着广泛的应用前景。未来随着技术的不断进步和应用场景的拓展，超声组学技术的发展和应用也将会得到更加广泛和深入的发展，为人们提供更加高效、精准和可靠的检测和治疗技术，促进人类健康发展和社会经济可持续发展。