主要观点总结
基于深度学习的影像组学在食管癌（EC）诊断、治疗反应预测、淋巴结转移评估等方面展现了巨大潜力。深度学习通过自动提取肿瘤特征并结合临床数据提高诊断准确性，克服了传统影像学检查的局限性。在食管癌领域，深度学习可应用于早期病变检测、淋巴结转移状态评估、病理分化预测、治疗效果预测、无症状生存期和总生存期预测以及放疗计划制订。尽管深度学习在影像组学领域取得显着进展，但仍面临自动分割算法不够成熟、数据差异协调、参数调整复杂等问题。未来研究需优化自动分割算法、建立高质量公共数据库、简化参数调整等，以推动深度学习在临床上的实际应用。
关键观点总结
关键观点1: 深度学习在食管癌影像组学中的应用
深度学习在食管癌诊断、治疗反应预测、淋巴结转移评估等方面展现了巨大潜力，通过自动提取肿瘤特征并结合临床数据提高诊断准确性。
关键观点2: 深度学习在食管癌领域的具体应用
深度学习可应用于早期病变检测、淋巴结转移状态评估、病理分化预测、治疗效果预测、无症状生存期和总生存期预测以及放疗计划制订。
关键观点3: 深度学习在影像组学领域的挑战与未来展望
尽管深度学习在影像组学领域取得显着进展，但仍面临自动分割算法不够成熟、数据差异协调、参数调整复杂等问题。未来研究需优化自动分割算法、建立高质量公共数据库、简化参数调整等，以推动深度学习在临床上的实际应用。
文章预览
【 摘要 】食管癌（ EC ）是全球发病率和死亡率排名前列的肿瘤，影像学检查是 EC 临床分期、疗效评估以及预后判断的主要方法，但传统影像学检查的诊断准确性不高。近年来发展起来的影像组学方法在上述领域具有重要价值，深度学习在医学领域的应用进一步推动了影像组学技术的发展。本文对基于深度学习的影像组学在 EC 中的应用进展进行综述。 【 关键词 】食管癌；深度学习；影像组学；体层摄影术， X 线计算机；磁共振成像 【 中图分类号 】 R735.1 ； R814.42 ； R445.2 食管癌（ esophageal
carcinoma ， EC ）在中国的发病率位居癌症的第六位，其中 95.5% 为鳞状细胞癌（ esophageal squamous cell
carcinoma ， ESCC ） [1] 。 EC 患者早期症状隐匿，且 EC 具有高浸润性和淋巴结跳跃性转移的特点，中晚期时可能导致食管梗阻，病灶的浸润和转移严重影响患者的生活
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