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影像组学从海量的医学影像数据中提取大量的定量特征，通过量化分析进行诊断和预测。影像组学分析的主要步骤包括图像采集、确认感兴趣区并进行图像分割、提取并分析定量特征、构建分类或预测模型。与传统影像学特征相比，影像组学利用计算机技术对医学图像进行深度挖掘，提取特征更加高效、相对客观，特征种类更为丰富；但影像组学分析对图像质量和图像采集参数的一致性要求较高，特征提取主要局限于勾画的肿瘤范围内。影像组学在肿瘤早期筛查、准确诊断、分级和分期、治疗和预后、分子学特征等方面有广阔的应用前景，与传统影像学相辅相成、相互结合，可以提高对肿瘤的诊断和预测能力。