如何将医学影像工作流程标准化，增强影像组学和深度学习

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根据美国癌症协会的统计，2023年美国预计将有大约200万新癌症病例被诊断。 在肿瘤学领域，医学影像技术已成为评估癌症的关键工具，尤其在病变的检测和分期方面，这突显了在影像学领域推进数字诊断研究的必要性，以及对普遍标准和指南的需求。 医学影像的最新发展表明，定量图像描述符具有作为非侵入性预后表型和预测生物标志物的巨大潜力。与传统的基因组学和蛋白质组学相比，医学影像和虚拟活检作为肿瘤学的非侵入性技术，能够全面覆盖肿瘤体积。基因组学和蛋白质组学通常依赖于活检或侵入性手术来分析肿瘤组织样本，这些样本可能无法代表整个病变，因为肿瘤具有高度的异质性。 影像组学和影像基因组学展示了克服这些限制的潜力，但在临床实践的工作流程中，需要解决多个挑战。 影像组学的应用不仅限于肿瘤学，它还可以 ………………………………