陳謙 張龍江 殷信道*

冠狀動(dòng)脈CT 血管成像（coronary CT angiography,CCTA）作為一種無(wú)創(chuàng)的檢查手段可顯示冠狀動(dòng)脈狹窄程度、斑塊形態(tài)，目前廣泛用于冠狀動(dòng)脈疾病（coronary artery disease, CAD）的篩查、風(fēng)險(xiǎn)分層、監(jiān)測(cè)治療反應(yīng)及預(yù)后評(píng)價(jià)[1-2]。在臨床實(shí)踐中，CCTA 影像主要依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，通過視覺評(píng)估影像上組織的結(jié)構(gòu)和功能，而主觀評(píng)估方法常忽略了大量有用的診斷信息。近些年發(fā)展起來(lái)的影像組學(xué)方法可以從影像中挖掘大量人眼看不見的特征，能夠描述病灶異質(zhì)性及空間的復(fù)雜性，通過與機(jī)器學(xué)習(xí)等分析建模方法相結(jié)合，從而輔助臨床決策[3-4]。目前，影像組學(xué)已廣泛用于腫瘤研究，在心臟CT 領(lǐng)域研究相對(duì)較少。本文旨在對(duì)心臟CT 影像組學(xué)的分析流程、發(fā)展現(xiàn)狀、面臨的機(jī)遇及挑戰(zhàn)進(jìn)行綜述。

1 影像組學(xué)流程

影像組學(xué)的分析流程包括以下5 個(gè)步驟：①影像采集和預(yù)處理：不同CT 掃描設(shè)備及病人推薦采用相同掃描方案和預(yù)處理方法，以確保研究的準(zhǔn)確性及可重復(fù)性。影像預(yù)處理的目的是為了減少設(shè)備廠商、參數(shù)等因素對(duì)影像數(shù)據(jù)的影響，確保觀察到的影像亮度和對(duì)比度能真正反映組織特征的差異。預(yù)處理步驟包括灰度歸一化、不均勻性校正、體素離散化等[5]。②興趣區(qū)（region of interest，ROI）分割：分割方法包括手動(dòng)分割、半自動(dòng)分割及全自動(dòng)分割。分割軟件可以使用廠家獨(dú)立開發(fā)的專用軟件，

或者使用開源軟件包（如Pyradiomics）。③特征提取：是影像組學(xué)的核心流程。影像組學(xué)特征主要包括形狀學(xué)特征、一階特征、二階（紋理）特征及高階的統(tǒng)計(jì)特征。④特征篩選：目的是減少冗余的影像組學(xué)特征，從而減少模型的過度擬合。常用的特征篩選方法包括最小絕對(duì)值收斂和選擇算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸模型、最大相關(guān)最小冗余法、主成分分析法等。⑤模型構(gòu)建與驗(yàn)證：經(jīng)過篩選的影像組學(xué)特征可采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立與臨床相關(guān)的預(yù)測(cè)模型。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)建模方法包括監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如隨機(jī)森林、貝葉斯模型和支持向量機(jī)）、無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如聚類分析）和更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)方法。模型構(gòu)建完成后需要進(jìn)行內(nèi)部數(shù)據(jù)集測(cè)試，建議在外部和前瞻性數(shù)據(jù)中驗(yàn)證模型的性能。

2 影像組學(xué)在心臟CT 成像中的應(yīng)用

2.1 冠狀動(dòng)脈斑塊 冠狀動(dòng)脈斑塊破裂是急性冠狀動(dòng)脈綜合征（acute coronary syndrome, ACS）的主要原因，早期識(shí)別容易破裂的易損斑塊可減少未來(lái)主要不良心臟事件（major adverse cardiac events，MACE）的發(fā)生[6-7]。CCTA 影像上易損斑塊的特征包括正向重構(gòu)、低密度斑塊、餐巾環(huán)征及點(diǎn)狀鈣化，這些易損斑塊特征與未來(lái)的MACE 密切相關(guān)[8-10]。但是，傳統(tǒng)CCTA 識(shí)別易損斑塊的特征依賴觀察者的主觀經(jīng)驗(yàn)，可重復(fù)性及觀察者間一致性一般[2,8]；而基于CT 的影像組學(xué)方法可能改進(jìn)對(duì)易損斑塊的識(shí)別。Kolossváry 等[11]首次比較了CT 影像組學(xué)特征與傳統(tǒng)斑塊特征判斷是否存在餐巾環(huán)征斑塊的性能，結(jié)果顯示傳統(tǒng)斑塊特征無(wú)法有效識(shí)別餐巾環(huán)征，而多個(gè)影像組學(xué)特征在餐巾環(huán)征斑塊組和無(wú)餐巾環(huán)征斑塊組之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其中小面積區(qū)域增強(qiáng)值特征診斷餐巾環(huán)征具有最高的診斷性能，受試者操作特征曲線下面積（area under the curve,AUC）為0.918，提示影像組學(xué)特征在識(shí)別易損斑塊方面有更好的潛力。Kolossváry 等[12]進(jìn)一步分析了22 例冠心病病人的44 個(gè)斑塊，所有病人均行血管內(nèi)超聲（intravascular ultrasound,IVUS）、光學(xué)相干斷層掃描（optical coherence tomography,OCT）、氟化鈉正電子發(fā)射體層成像（sodium fluoride positron emission tomography，Na18F-PET） 及 CCTA 檢查，以IVUS、OCT、PET 作為診斷易損斑塊的金標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果顯示CCTA 提取的最佳影像組學(xué)特征診斷的AUC較傳統(tǒng)斑塊特征高（均P<0.001），提示CT 影像組學(xué)特征診斷易損斑塊更有優(yōu)勢(shì)。此外，基于CT 影像組學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別易損斑塊優(yōu)于傳統(tǒng)易損斑塊分析模型。Kolossváry 等[13]獲取了 7 例 CAD 病人的心臟標(biāo)本并分析其CCTA 影像組學(xué)特征，將冠狀動(dòng)脈斑塊的CCTA 橫斷面影像與病理結(jié)果進(jìn)行對(duì)照分析，結(jié)果顯示在識(shí)別病理上的高級(jí)別動(dòng)脈粥樣硬化病變方面，基于CCTA 影像組學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)于傳統(tǒng)CCTA 視覺評(píng)估及基于直方圖測(cè)量的模型。Chen 等[14]比較了影像組學(xué)模型、傳統(tǒng)CT 易損斑塊模型及冠狀動(dòng)脈周圍脂肪模型對(duì)易損斑塊的診斷價(jià)值，從33 例冠心病病人共43 個(gè)斑塊的CCTA 影像中提取了1 691 個(gè)影像組學(xué)特征，以O(shè)CT 上薄纖維帽斑塊為易損斑塊金標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)CT 影像組學(xué)模型診斷的AUC 為0.952，顯著高于傳統(tǒng)CT 易損斑塊模型及冠狀動(dòng)脈周圍脂肪模型的AUC（AUC 分別為 0.621、0.52）。這些研究證實(shí)了 CT影像組學(xué)在易損斑塊研究中的可行性，然而目前研究還處于探索階段，未來(lái)需進(jìn)一步驗(yàn)證易損斑塊的CT 影像組學(xué)特征對(duì)CAD 病人臨床結(jié)局的預(yù)測(cè)價(jià)值。

通過心臟CT 平掃獲得的傳統(tǒng)鈣化積分（Agatston 鈣化積分）能夠獨(dú)立于傳統(tǒng)心血管風(fēng)險(xiǎn)因素，預(yù)測(cè)未來(lái)的MACE。傳統(tǒng)鈣化積分計(jì)算方法依據(jù)冠狀動(dòng)脈鈣化的CT 值及體積，忽略了鈣化內(nèi)部的像素間復(fù)雜的空間關(guān)系; 而鈣化的影像組學(xué)特征包含形態(tài)、強(qiáng)度、紋理等大量定量特征，可能增加傳統(tǒng)鈣化積分對(duì)未來(lái)臨床事件的預(yù)測(cè)價(jià)值。最近，Eslami 等[15]分析了 Framingham 心臟研究中 624 名社區(qū)健康人的心臟CT 平掃影像，通過提取心臟CT影像上鈣化的影像組學(xué)特征，并聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立了影像組學(xué)評(píng)分系統(tǒng)，結(jié)果顯示該評(píng)分系統(tǒng)是未來(lái)臨床復(fù)合事件的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子,風(fēng)險(xiǎn)比為2.2，提示CT 鈣化影像組學(xué)模型可能成為預(yù)測(cè)社區(qū)人群未來(lái)臨床結(jié)局新的影像標(biāo)志物，未來(lái)需要在其他隊(duì)列中進(jìn)一步驗(yàn)證該模型的可靠性。

動(dòng)脈粥樣硬化相關(guān)的心血管風(fēng)險(xiǎn)因素與臨床不良心血管事件密切相關(guān)。有研究[16-17]發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)心血管風(fēng)險(xiǎn)因素（如高脂血癥）及非傳統(tǒng)心血管危險(xiǎn)因素[如人類免疫缺陷病毒（HIV）感染和吸食可卡因]可通過不同的病理生理學(xué)途徑影響斑塊的發(fā)生、進(jìn)展。如果能更好地理解各種風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)斑塊的影響可能有助于改善個(gè)性化治療方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療。目前傳統(tǒng)CCTA 單純依靠斑塊的形態(tài)學(xué)表現(xiàn)尚無(wú)法區(qū)分不同風(fēng)險(xiǎn)因素所致的CAD 亞型。Kolossváry 等[18]使用 CT 影像組學(xué)方法縱向研究了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素、可卡因使用和HIV 感染對(duì)斑塊的影響，發(fā)現(xiàn)基于影像組學(xué)能夠?qū)Π邏K進(jìn)行精確分型，由此區(qū)分不同心血管風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)斑塊形態(tài)學(xué)變化產(chǎn)生的影響。該研究提示影像組學(xué)可用于監(jiān)測(cè)冠狀動(dòng)脈粥樣硬化的發(fā)生和進(jìn)展，識(shí)別CAD 進(jìn)展的潛在機(jī)制，今后可能為分子水平上CAD 分型提供臨床依據(jù)。

2.2 冠狀動(dòng)脈周圍脂肪 冠狀動(dòng)脈周圍脂肪（pericoronary adipose tissue，PCAT）是指圍繞冠狀動(dòng)脈并與其外膜緊密相鄰的脂肪組織。PCAT 炎癥被認(rèn)為在冠狀動(dòng)脈粥樣硬化斑塊的發(fā)生、進(jìn)展和破裂中起著關(guān)鍵作用[19]。臨床常用血液生物學(xué)指標(biāo)（如高敏C 反應(yīng)蛋白）診斷PCAT 炎癥，但特異性較差；而PET 檢查價(jià)格昂貴，限制了其廣泛應(yīng)用[20]。目前尚無(wú)可靠的生物及影像標(biāo)志物來(lái)識(shí)別PCAT 炎癥。

最近有研究[21]發(fā)現(xiàn)采用CCTA 測(cè)量PCAT 的平均密度能夠表征其炎癥負(fù)荷，從而提出一種新的影像標(biāo)志物，即血管周圍脂肪密度指數(shù)（fat attenuation index，F(xiàn)AI）。FAI 已被證實(shí)在識(shí)別高危斑塊、監(jiān)測(cè)治療療效、預(yù)測(cè)斑塊進(jìn)展及未來(lái)的MACE 方面具有潛在應(yīng)用價(jià)值[22-24]。然而，血管周圍脂肪發(fā)生炎癥的過程不僅是炎癥負(fù)荷發(fā)生變化，同時(shí)會(huì)伴隨脂肪組織的纖維化和微血管重塑[25]。識(shí)別PCAT 結(jié)構(gòu)的改變可能為診斷和治療動(dòng)脈粥樣硬化提供額外的預(yù)測(cè)價(jià)值。近年，Oikonomou 等[26]研究了167 例進(jìn)行心臟外科手術(shù)病人的切口部位脂肪組織標(biāo)本，分析標(biāo)本中與炎癥、纖維化和微血管重塑相關(guān)的基因表達(dá)情況，并與基于CCTA 的影像組學(xué)特征相關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)影像組學(xué)特征有助于增加對(duì)臨床風(fēng)險(xiǎn)因素及FAI預(yù)測(cè)纖維化、微血管重塑的價(jià)值，提示影像組學(xué)特征可用于表征PCAT 炎癥的結(jié)構(gòu)改變。該研究進(jìn)一步分析了101 例5 年內(nèi)發(fā)生MACE 的CAD 病人和101 例健康對(duì)照者PCAT 的影像組學(xué)特征，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建脂肪影像組學(xué)特征（fat radiomic profile，F(xiàn)RP）模型，并在 SCOT-HEART 研究的隊(duì)列中驗(yàn)證了FRP 模型在CAD 病人中預(yù)后價(jià)值，結(jié)果顯示FRP 模型能夠顯著提高傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素（包括臨床風(fēng)險(xiǎn)因素、鈣化積分、冠狀動(dòng)脈狹窄程度、易損斑塊特征）對(duì)未來(lái)MACE 的預(yù)測(cè)能力。Lin 等[27]比較了60 例急性心肌梗死病人與60 例穩(wěn)定性或無(wú)CAD病人的PCAT 影像組學(xué)特征，發(fā)現(xiàn)紋理和幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)是區(qū)分病人是否存在急性心肌梗死最重要的影像組學(xué)參數(shù)，且納入影像組學(xué)的預(yù)測(cè)模型優(yōu)于僅包含臨床特征（風(fēng)險(xiǎn)因素、血脂、高敏C 反應(yīng)蛋白）及FAI 的模型。此外，該研究在6 個(gè)月時(shí)對(duì)病人進(jìn)行了CCTA 隨訪，發(fā)現(xiàn)與FAI 顯著下降不同，PCAT的影像組學(xué)特征在隨訪時(shí)未發(fā)生明顯改變，提示PCAT 影像組學(xué)特征反映的PCAT 結(jié)構(gòu)變化不隨時(shí)間與治療發(fā)生改變。這些研究表明FRP 與FAI 可以在不同階段反映病人的殘余心血管風(fēng)險(xiǎn)，而聯(lián)合PCAT 多種新的影像標(biāo)志物（FRP 及FAI）在未來(lái)可能為CAD 病人提供更好的危險(xiǎn)分層。

2.3 心肌組織 心臟CT 成像由于信噪比低，依靠肉眼常常難以區(qū)分心肌組織內(nèi)部密度及結(jié)構(gòu)的改變。近年開發(fā)的心肌灌注成像、能譜成像等技術(shù)需要高端CT 機(jī)型，病人需接受額外的掃描輻射及對(duì)比劑[28]，因此應(yīng)用受到限制?；贑T 的影像組學(xué)可識(shí)別大量人眼無(wú)法看到的組學(xué)特征，為拓寬心肌CT成像的臨床應(yīng)用提供了可能。Antunes 等[29]首次將心臟CT 紋理分析方法用于7 例心肌炎病人，發(fā)現(xiàn)紋理分析中的能量特征在區(qū)分正常和瘢痕心肌組織具有最高的準(zhǔn)確度（94%）。Mannil 等[30]對(duì) 57 例心肌梗死病人和30 例健康對(duì)照者的心臟CT 平掃影像進(jìn)行紋理分析，結(jié)果顯示紋理分析方法診斷心肌梗死病人的AUC 為0.78，而閱片者無(wú)法識(shí)別心肌梗死的病例，提示CT 紋理分析能區(qū)分發(fā)生血流動(dòng)力學(xué)改變的心肌組織。Mannil 等[31]進(jìn)一步比較了人工與紋理分析方法在不同重建算法的CCTA 影像上診斷慢性心肌梗死的可重復(fù)性，相較于人工主觀視覺評(píng)估，紋理分析表現(xiàn)出更高的診斷效能（AUC 為0.94~0.95）及可重復(fù)性。Shu 等[32]以單光子發(fā)射體層成像（SPECT）表現(xiàn)作為診斷慢性心肌缺血的參考標(biāo)準(zhǔn)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法納入心肌CT 影像組學(xué)特征及臨床風(fēng)險(xiǎn)因素并繪制列線圖，分析比較了列線圖與影像組學(xué)、血管狹窄程度對(duì)心肌慢性缺血的診斷性能，結(jié)果顯示列線圖診斷準(zhǔn)確度（0.824）顯著高于影像組學(xué)（0.736）及血管狹窄程度（0.708）。由此可見，基于CT 的影像組學(xué)可作為一種新的影像標(biāo)志物檢測(cè)心肌缺血。

CT 影像組學(xué)除了可以識(shí)別心肌缺血，還可用于結(jié)構(gòu)性心臟病的診斷與評(píng)估。Kay 等[33]研究了基于心臟CT 平掃影像的影像組學(xué)對(duì)高危左心室肥厚病人的診斷性能，設(shè)計(jì)了自動(dòng)分割左心室、提取影像組學(xué)特征的流程，結(jié)果顯示多種結(jié)合影像組學(xué)特征的預(yù)測(cè)模型能夠診斷高危左心室肥厚（AUC 為0.73~0.76）。Esposito 等[34]在 CT 延遲增強(qiáng)影像上提取心肌紋理特征用于鑒別不同原因?qū)е碌膹?fù)發(fā)性室性心動(dòng)過速病人，發(fā)現(xiàn)多個(gè)心肌紋理特征與左心室功能、細(xì)胞外容積相關(guān)，提示心肌紋理特征可識(shí)別心肌的微結(jié)構(gòu)改變，進(jìn)而可用于表征不同原因的心肌疾病。肥厚性心肌病的心肌纖維化程度與臨床預(yù)后密切相關(guān)，Qin 等[35]以心臟MR 延遲強(qiáng)化影像表現(xiàn)作為參考標(biāo)準(zhǔn)，提取CCTA 影像上各節(jié)段影像組學(xué)特征并建模，發(fā)現(xiàn)影像組學(xué)模型能夠較傳統(tǒng)臨床特征模型及心電圖能更好地診斷肥厚性心肌病病人的心肌纖維化。雖然目前心肌CT 影像組學(xué)的研究取得進(jìn)展，但尚未在大型隊(duì)列中得到驗(yàn)證，因此需要更多數(shù)據(jù)來(lái)確定其診斷及預(yù)測(cè)價(jià)值。

2.4 心臟占位 心臟占位的鑒別診斷對(duì)于制定合適的治療策略至關(guān)重要。然而很多心臟占位的CT影像表現(xiàn)相似，常不能夠準(zhǔn)確診斷。左心耳在CCTA影像上可出現(xiàn)因血流瘀滯導(dǎo)致的假性充盈缺損，有時(shí)需要行多期相CT 掃描與血栓相鑒別，而這將增加病人接受的輻射劑量[36]。Chun 等[37]采用基于早期CCTA 影像提取的影像組學(xué)特征區(qū)分左心耳血栓和血流瘀滯，結(jié)果顯示影像組學(xué)特征有助于診斷左心耳血栓（AUC 為0.78），提示CT 影像組學(xué)可以通過單期CCTA 影像區(qū)分左心耳血栓和血流瘀滯，能夠避免多期相掃描帶來(lái)的額外的電離輻射。心臟瓣膜修補(bǔ)術(shù)后引起瓣膜假體梗阻的原因究竟是血管翳，還是贅生物或血栓，這對(duì)于臨床治療決策是十分關(guān)鍵的。Nam 等[38]回顧性分析了34 例心臟瓣膜修補(bǔ)術(shù)后病人的39 個(gè)瓣膜周圍腫塊，發(fā)現(xiàn)CT 影像組學(xué)評(píng)分在血管翳組明顯高于非血管翳組，且影像組學(xué)評(píng)分可進(jìn)一步提高視覺評(píng)估區(qū)分血管翳、贅生物或血栓的能力，提示影像組學(xué)能夠避免視覺評(píng)估的主觀性，提高診斷血管翳的準(zhǔn)確性。然而，目前CT 影像組學(xué)用于心臟占位的研究較少，且集中在腫塊樣病變的鑒別診斷，未來(lái)需要進(jìn)一步探究其價(jià)值。

3 機(jī)遇與挑戰(zhàn)

目前心臟CT 影像組學(xué)存在的挑戰(zhàn)包括：①影像組學(xué)特征對(duì)技術(shù)因素敏感。需要建立掃描協(xié)議及數(shù)據(jù)重建方法的標(biāo)準(zhǔn)，減少因不同廠家硬件、掃描協(xié)議和重建算法之間的差異造成影像組學(xué)特征的差異。此外，需要進(jìn)一步研究技術(shù)因素對(duì)影像組學(xué)特征的影響程度，以確定未來(lái)在臨床實(shí)踐中應(yīng)用效果滿意的組學(xué)特征。②影像分割差異。這是影像組學(xué)可重復(fù)性分析的又一挑戰(zhàn)，尤其對(duì)于體積較小或邊界不清的ROI（如低密度斑塊）。有研究[39]分析了不同經(jīng)驗(yàn)閱片者分割斑塊獲取的影像組學(xué)特征，結(jié)果顯示大多數(shù)由專家分割獲取的影像組學(xué)特征具有良好的可重復(fù)性，而非專家分割結(jié)果則存在較大差異。未來(lái)需要開發(fā)魯棒性好、省時(shí)省力、植入醫(yī)生工作站的全自動(dòng)或半自動(dòng)化影像分割軟件，否則影像組學(xué)只能成為研究工具。③心臟CT 影像組學(xué)的生物學(xué)意義尚需進(jìn)一步探索。目前研究中所涉及的影像組學(xué)特征大部分都是預(yù)先人為定義的特征，這些特征潛在的病理生理學(xué)意義需要在分子水平進(jìn)一步探究。④相較于大量的影像組學(xué)特征，目前多數(shù)影像組學(xué)研究樣本量少，且多為橫斷面研究，未來(lái)需要大樣本量的前瞻性隊(duì)列及外部數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證影像組學(xué)模型的準(zhǔn)確性。

盡管存在諸多挑戰(zhàn)，但影像組學(xué)在心臟CT 領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用仍然值得期待。其未來(lái)可應(yīng)用方向包括：①冠狀動(dòng)脈斑塊，影像組學(xué)提供了斑塊大量高維度定量的影像特征，未來(lái)需要進(jìn)一步探索斑塊不同亞型的組學(xué)特征，并研究這些特征能否預(yù)測(cè)未來(lái)臨床事件，指導(dǎo)臨床治療方式，進(jìn)而改善病人預(yù)后。②PCAT，目前PCAT 影像特征從CCTA 影像提取，未來(lái)能否在心臟CT 平掃或胸部CT 平掃影像進(jìn)行自動(dòng)化分割、提取影像特征，從而將PCAT 的影像標(biāo)志物應(yīng)用于普通社區(qū)人群的體檢，評(píng)估該人群未來(lái)心血管病風(fēng)險(xiǎn)。③心肌組織，需要與心臟MRI、SPECT 及PET 等已經(jīng)建立的心肌影像評(píng)估工具對(duì)照，進(jìn)一步探索不同心肌疾病的CT 影像組學(xué)特征，從而使CCTA 掃描成為一站式評(píng)估冠狀動(dòng)脈及心臟結(jié)構(gòu)的技術(shù)手段。④心臟占位，影像組學(xué)在腫瘤及腫瘤樣病變的診斷與鑒別診斷、病理分級(jí)、臨床預(yù)后等方面已得到廣泛應(yīng)用，但在心臟腫瘤領(lǐng)域的應(yīng)用尚需要進(jìn)一步研究。

總之，心臟CT 影像組學(xué)已經(jīng)展現(xiàn)了潛在的應(yīng)用價(jià)值，有望克服人眼判讀影像的局限性，輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、制定個(gè)體化治療方法、監(jiān)測(cè)療效及評(píng)估預(yù)后。盡管目前影像組學(xué)存在一定不足，但隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI 技術(shù)的進(jìn)一步快速發(fā)展，心臟CT 影像組學(xué)將會(huì)有更廣闊的發(fā)展前景。