深度拆解论文：间质性肺病的新前沿（机器学习在影像组学中的作用）

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今天我们想要分享的是2023年发表在《The Lancet Digital Health》的一篇综述， 该文章总结性的论述了如何将机器学习、图像分析和影像学应用于疑似或确诊间质性肺病（Interstitial Lung Disease，ILD）患者的研究，利用数字技术对ILD患者进行疾病识别，协助指导临床诊疗，为ILD患者的疾病管理提供了有力的技术前景。 间质性肺疾病（ILDs）是一组主要累及肺间质和肺泡腔的弥漫性肺疾病，如特发性肺纤维化、结节病、过敏性肺炎等，造成呼吸困难，并经常导致呼吸衰竭和过早死亡。尽管 ILD 在全球的流行病学各不相同，但其发病率却在不断上升。目前，ILD 的诊断依赖于复杂的临床、影像学和病理学过程的诊断，其中影像病理学模式是诊断的基础。然而，这些方法并不能准确反映疾病行为。虽然特发性肺纤维化（IPF）是典型的进行性肺纤维化疾病，但进行性疾 ………………………………