常见消化道肿瘤影像技术和诊断进展

消化道恶性肿瘤的发病率和病死率逐年上升，制订个体化的手术方案至关重要。近年来，随着腹腔镜和胸腔镜等微创技术的发展，消化道肿瘤手术的安全性、术后生活质量和总生存期都有了显著提升。同时，放射治疗、新型化疗方案、靶向药物和免疫检查点抑制剂的创新，使得消化道恶性肿瘤的治疗逐渐从手术为主转变为以新辅助治疗、根治性非手术治疗为主的综合治疗方式。这些治疗手段的革新突出了对精准诊疗的迫切需求，影像学在消化道肿瘤中的应用也从传统的病变检出和性质判断，发展到精准分期诊断和疗效预测，以满足个体化治疗的需要。该文中综述了食管癌、胃癌、结直肠癌为代表的常见消化道肿瘤影像技术和诊断方面的最新进展和展望。

随着人群平均寿命的延长，消化道恶性肿瘤的发病率和死亡率也明显升高 ^{［ 1 , 2 ］} 。近些年来，随着腹腔镜、胸腔镜等微创技术的发展，消化道肿瘤手术的安全性、术后生活质量和患者术后总生存期均取得了极大的进步。在此背景下，根据患者病变的具体情况和身体状况，确定更加精准的手术范围和切除方式的个体化方案尤为重要。此外，随着放射治疗、新型联合化疗方案、靶向药物以及免疫检查点抑制剂的不断创新，消化道恶性肿瘤的一线治疗也逐渐从以手术为主转变为新辅助治疗、辅助治疗联合手术治疗以及根治性非手术治疗为主的治疗手段 ^{［ 3 , 4 ］} ，这些治疗手段的革新无一不强调了对精准诊疗的迫切需求。相应地，影像学在消化道肿瘤中的应用也由传统的检出病变、判断病变性质，逐渐转变为对病变进行精准分期诊断、疗效预测等更加符合个体化治疗需求的方向。

在过去70年的发展历程中，《中华放射学杂志》记载并见证了影像学在消化道肿瘤诊断中从萌芽至繁荣的跨越。早在1960年，本刊率先刊出著名放射学专家刘玉清院士的观察性对照研究《钡餐检查对估计食管癌切除率的作用》 ^［ 5 ］ 。该研究通过对49例可切除食管癌与63例仅行探查术的食管癌患者的钡餐造影进行对照分析，为放射影像在消化道肿瘤术前评估和个体化治疗策略制订中的重要价值奠定了理论基础，处于国内外研究的前沿。至1985年，本刊再次率先刊载了消化道CT检查相关文章《食管癌和贲门癌的CT检查》 ^［ 6 ］ ，对31例食管癌及贲门癌患者的CT图像进行详细描述，并初步规范了扫描技术与检查前准备流程，为断层影像在消化道肿瘤诊断中的广泛应用开辟了新纪元。20世纪90年代中后期，本刊相继刊出《胃癌手术切除可能性的放射学诊断》《直肠癌术前CT检查及分期》等一系列前沿文章，开启对影像学在消化道肿瘤中精准诊断价值的探索 ^{［ 7 , 8 ］} 。在近几年，随着MRI技术的不断进步，已克服空腔脏器MRI检查的技术壁垒，刊出《直肠癌MR扫描及结构式报告规范专家共识》《食管癌MRI技术应用专家共识》 ^{［ 9 , 10 ］} ，为MRI扫描序列的优化设置及诊断报告书写的标准化提供权威指导与参考框架，持续推动医学影像诊断的精准化与规范化进程。随着扫描技术和诊断分析方法的不断精进，《中华放射学杂志》始终在消化道肿瘤影像的进步和发展的前沿引领和推动技术的发展。值此创刊70周年之际，本文旨在回顾并总结消化道肿瘤影像，尤其CT和MRI检查技术和诊断方面的进展及其局限性进行综述，同时展望未来方向，期待提高对消化道肿瘤影像学的认识。

一、影像学在消化道肿瘤精准T分期中的进展 

在消化道疾病的精准分期领域，传统影像技术如CT依然占据着举足轻重的地位。特别是多层螺旋CT（multislice spiral computed tomography，MSCT），结合多平面重组技术，增强了其在胃癌分期诊断中的效能与精确度。2022年，由中华医学会放射学分会腹部学组引领发布的《胃癌影像学检查与诊断规范化流程专家共识》，不仅为胃癌CT扫描前的准备流程与参数设定树立了统一标准，还强调了低张处理与口服中性/阴性对比剂在充盈胃腔、优化胃壁展示方面的重要性，提高了胃癌影像学分期的精准性 ^［ 11 ］ 。有学者在此基础上进一步探索，提出“胃窗”设置的优化策略（窗宽150~200 HU，窗位80~100 HU），这一创新显著提升了早期胃癌的诊断精度 ^［ 12 ］ 。虽然CT在早期胃癌诊断中的准确性仍存在较大的研究间差异（44%~70%），但对于进展期胃癌，其术前检出率能稳定保持在90%以上的高水平 ^{［ 13 , 14 , 15 , 16 ］} 。总体来说，CT对胃癌T分期的总体诊断准确率与超声内镜相近 ^［ 17 ］ ，CT还能识别肿瘤与邻近器官之间的脂肪平面，从而判断胃周脏器的受侵程度 ^{［ 18 , 19 ］} 。

同样地，CT也被视为结肠癌评估的首选影像学方法，但其在术前分期中的表现略显不足，特别是在T3与T4a期肿瘤间的鉴别上存在挑战 ^{［ 4 ， 20 ］} 。为解决这一问题，Guan等 ^［ 21 ］ 基于268例测试集患者提出了“小动脉征”阳性作为肿瘤浆膜浸润的强烈指征，并在135例患者的独立验证集中得到验证，对T4a的诊断准确性可达90%以上，为T4a期结肠癌的识别提供了可靠依据。此外，CT检测到的壁外血管侵犯（extramural vascular invasion，EMVI）阳性已成为预测结肠癌预后不良的重要指标 ^{［ 22 , 23 ］} 。对于升、降结肠癌，术前CT在评估无腹膜覆盖区域环周切缘（circumferential resection margin，CRM）状态方面展现出较高的准确性，Seo等 ^［ 24 ］ 研究揭示了CRM阳性与结肠癌无病生存率及全身复发独立相关，而与局部复发无相关性。另外有研究指出结肠癌瘤周脂肪组织（peritumor adipose tissue，PAT）的影像学改变，如密度增高伴条索影或类结节影，基于PAT异常程度与范围的PAT分级系统有潜力作为结肠癌预后的独立影响因子 ^［ 25 ］ 。

随着MRI硬件及软件的发展，已成为消化道肿瘤T分期的理想工具。2023年，中华医学会放射学分会腹部学组发布了《食管癌MRI技术应用专家共识》，该共识明确将高分辨率横断面螺旋桨T ₂WI、DWI、动态增强及延迟期横断面高分辨率T ₁WI纳入标准化操作流程 ^［ 10 ］ 。采用高分辨率T ₂WI联合DWI及增强T ₁WI对食管癌T分期效能显著优于常规MRI，对食管胃结合部癌T分期的诊断准确度高达88.7%~90.0% ^{［ 26 , 27 ］} 。Wang等 ^［ 27 ］ 展示了MRI与病理食管壁层次结构的对应关系，并证实MRI对术前食管癌T分期准确度可达90%以上。对于胃癌，DWI对胃癌术前TNM分期的诊断准确性与CT相当，尤其是在评估淋巴结转移时，将常规MRI与DWI结合使用可以显著提高诊断的准确性 ^{［ 28 , 29 ］} 。最近的一项前瞻性研究比较了多参数MRI（multiple parameter MRI，mpMRI）和双能量CT（dual-energy CT，DECT）对胃癌分期的准确性，证实mpMRI在胃癌患者的T分期方面优于DECT，准确度分别为61%~77%和50%~64% ^［ 30 ］ 。

同样，MRI也是指南推荐评价直肠癌的首选影像学检查手段 ^［ 4 ］ ，对于治疗前T分期整体诊断准确率较高，其中对于早期直肠癌，Wan等 ^［ 31 ］ 提出黏膜下强化带能够较好地区分T0~1期与T2期肿瘤；对于治疗后T分期，Lu等 ^［ 32 ］ 研究证实增强MRI可以有效鉴别治疗后T0~1期与T2~4期肿瘤，有助于筛选适合接受内镜下切除的患者。另外，由于目前采用的T3亚分期方法中，直肠系膜厚度存在较大的个体差异，因此Zhang等 ^［ 33 ］ 认为肿瘤浸润最深处与直肠系膜筋膜之间的距离更宜作为T3亚分期的标准，该研究通过多中心外部验证证实以7 mm为界，T3亚分期患者预后存在差异。

除此之外，在直肠癌的术前评估中，MRI能够可靠地检出直肠癌治疗前EMVI状态，且EMVI阳性已被证实为患者预后不良的独立危险因素 ^［ 34 ］ 。肿瘤沉积（tumor deposit，TD）是直肠癌重要的预后影响因素之一，近年来其诊断标准不断发生变化，现将直肠系膜筋膜内沿着静脉走行分布或者直接阻断静脉，但与肿瘤主体不相连的不规则结节定义为影像检出TD ^［ 35 ］ 。目前有学者认为，TD是EMVI的更高级表现，二者是同一转移途径的不同表现形式，都是发生远处转移的危险因素 ^［ 36 ］ 。对于新辅助治疗后EMVI、TD的评价，DWI具有较高的特异度，且DWI检出EMVI、TD阳性患者预后不良 ^［ 37 ］ 。

然而，在胃癌和结肠癌的术前分期中，尽管MRI技术不断进步，但受到伪影等因素的制约，其诊断效能尚不能完全满足临床需求，未来仍需不断探索与创新，以期实现更为精准的诊断与分期。

二、影像学在消化道肿瘤精准N分期中的进展

淋巴结转移是影响消化道肿瘤治疗方式选择、根治性切除后患者总生存期的最关键指标之一 ^［ 38 ］ 。N分期的难点在于缺少公认、统一的诊断标准，多数影像学研究以淋巴结径线（短径、长径、短径与长径之比等）、内部密度是否均匀及边缘是否规则等指标为判断标准，然而其诊断准确性较差，常过度分期。2021年，Elsholtz等 ^［ 39 ］ 基于淋巴结大小、形态、内部成分改变，定义了淋巴结报告和数据系统（node reporting and data system，Node-RADS），但该系统在临床应用中价值有限。这是由于在常规影像中观察淋巴结状态时多局限于解剖学指征，非增大的转移淋巴结和肿大的炎性淋巴结的存在会降低其诊断的灵敏度和特异度 ^［ 40 ］ 。

一项日本多中心大样本随机对照研究（JCOG9907）结果显示，将CT测量的长径≥10 mm淋巴结定义为转移性淋巴结时，CT对基于病例的食管癌转移性淋巴结的诊断具有较高的灵敏度（72.7%）和阳性预测值（82.2%），而特异度（51.3%）和阴性预测值（37.7%）较低；进一步分析显示，造成低特异度的假阳性淋巴结主要依次分布于气管旁、胸中段食管旁、胃小弯侧、胃贲门旁、胸上段食管旁、胸下段食管旁 ^［ 41 ］ ，提示对于上述部位转移性淋巴结的诊断需要确定更严格的径线标准或结合其他形态、功能成像特征。Loch等 ^［ 42 ］ 基于91例患者对Node-RADS在胃癌淋巴结转移中的诊断价值进行探讨，结果显示Node-RADS对转移淋巴结的检出仅有小幅度的提高，仍不能满足诊断需求。另有一项基于大样本量的胃癌研究，对比了mpMRI和DECT诊断淋巴结效能，结果显示二者N分期诊断准确度均较低，仅为54%~68%、51%~58% ^［ 30 ］ 。

直肠癌N分期诊断临床多采用ESGAR标准 ^［ 43 ］ ，但准确性仍待提高。有研究认为治疗后根据直肠系膜内最大淋巴结长径或者体积诊断转移淋巴结的效能并不亚于ESGAR标准 ^［ 44 ］ 。除区域淋巴结外，另有研究关注直肠癌侧方淋巴结的诊断，对于区域淋巴结阴性的直肠癌患者，应格外注意侧方淋巴结的情况 ^［ 45 ］ 。有研究显示侧方淋巴结短径超过7 mm且伴有其他恶性征象（不均质、不规则、淋巴结门消失、类圆形）是局部复发的高危因素 ^［ 46 ］ 。除淋巴结的性质之外，Li等 ^［ 47 ］ 通过淋巴结影像与病理一一对应，证实MRI可以检出淋巴结被膜外侵犯，而淋巴结被膜外侵犯阳性为直肠癌预后不良因素。

在结肠癌诊断方面，Maggialetti等 ^［ 48 ］ 探索了Node-RADS在结肠癌中的应用价值，发现类圆形、内部出现坏死、边缘不规则以及短径超过10 mm的淋巴结出现转移的概率更高。对于不同微卫星状态的结肠癌，出现淋巴结转移的概率并不相同 ^［ 49 ］ ，对于微卫星高度不稳定（microsatellite instability-high，MSI-H）的结肠癌，术后检出的区域淋巴结数目多，而病理证实的转移淋巴结比例低，这可能与MSI-H结肠癌具有较高的肿瘤突变负荷、机体表现出显著的免疫反应有关，因此，需要根据不同的微卫星状态，针对性、个体化地判断结肠癌淋巴结转移的情况 ^［ 50 ］ 。

常规影像学对消化道淋巴结转移的诊断效能均不理想，研究人员一直致力于将各种成像模式与人工智能技术相结合，以实现对消化道肿瘤淋巴结状态的术前预测。一项新近发布的大样本多中心研究中，共收集689例食管鳞癌患者的PET-CT和临床病理信息，采用深度学习算法，构建基于PET-CT的淋巴结术前诊断模型 ^［ 51 ］ 。该研究首先采用残差卷积神经网络在CT图像上进行多器官分割，后将PET和CT进行配准，获得PET图像中的分割区域，通过与病理结果的对照分析，构建淋巴结转移的预测模型的同时，输出淋巴结的位置信息。该研究结果显示，在模型辅助下，影像医师诊断转移淋巴结的假阳性率下降21%，但该研究主要关注淋巴结诊断中的假阳性问题，缺少对总体准确性的分析。

在结直肠癌方面，Huang等 ^［ 52 ］ 联合影像组学特征、CT报告的淋巴结状态以及CEA水平构建预测模型，对于预测淋巴结状态展现出优异的诊断效能，该研究也开启了影像组学应用于结直肠癌研究的新篇章。继此之后，人工智能辅助诊断淋巴结状态的研究逐渐增多。尽管各项研究结果存在差异，但普遍显示出比放射科医师更高的诊断准确性。一项综合17项研究的meta分析结果进一步证实：对于直肠癌，影像组学模型和深度学习模型预测淋巴结状态的曲线下面积（area under the curve，AUC）分别达到0.808、0.917，显著高于医师的诊断结果（AUC为0.688）；对于结直肠癌，影像组学模型同样表现突出，其AUC为0.727，优于医师的诊断结果（AUC为0.676） ^［ 53 ］ 。

影像组学、深度学习方法在淋巴结诊断中已显示出巨大潜力，但其结果仍参差不齐，尚未达到可广泛应用于临床的水平，如何获得可在多中心之间推广应用的高效能诊断模型仍然是医工领域共同面临的难题之一。

三、影像学在消化道肿瘤新辅助治疗疗效评估和预测中的应用

随着新辅助治疗手段在食管、胃、直肠癌治疗中的地位被强调 ^{［ 3 , 4 ］} ，新辅助治疗后疗效评价，尤其是病理完全缓解状态的准确评估对后续治疗方案的制订、手术术式的选择具有重要影响。对于达到完全缓解的直肠癌患者来说，等待观察策略已纳入一线治疗方案选择，可避免手术带来的风险和损伤；对达到完全缓解的食管癌患者，该策略也可作为备选方案，其对远期预后和生存质量的影响是目前研究的热点之一。但目前该方案实施的主要困难之处在于缺乏能够在术前准确识别完全缓解患者的诊断方法，对仍有肿瘤残留的患者误用器官保留策略将导致疾病进展。

当前，传统影像学手段在术前评估新辅助治疗对肿瘤的治疗反应时，主要依赖于病灶大小变化的量化分析。然而，鉴于消化道器官特有的空腔结构，其内部肿瘤的径线极易受到蠕动活动及充盈状态的动态影响，增加了测量的不确定性。此外，化疗过程中可能诱发的肿瘤纤维化与水肿现象，进一步模糊了病灶与邻近正常管壁之间的界限，为精确界定肿瘤范围带来挑战，导致测量精度的下降和误差的产生。尽管TNM分期系统作为评估消化道肿瘤预后的重要工具被广泛采纳，但其局限性亦不容忽视。由于肿瘤本身的异质性特征，即便处于同一TNM分期内的患者，其生存预后也可能展现出显著的个体差异 ^［ 54 ］ 。在此背景下，CT与MRI技术所提供的定性及定量参数，为术前评估新辅助治疗的效果带来新的可能性。

其中以直肠癌形态学测量的标准应用最广泛，目前临床最常采用的标准是2011年MERCURY研究小组参照病理肿瘤退缩分级（pathological tumor regression grade，pTRG）提出的MRI肿瘤退缩分级（magnetic resonance imaging tumor regression grade，mrTRG） ^［ 55 ］ ，然而有研究表明mrTRG与pTRG之间的一致性并不高 ^［ 56 ］ ，其评价结果很大程度上依赖影像科医师的经验，主观性较强。Guan等 ^［ 57 ］ 基于MRI图像中半定量指标，包括新辅助治疗前后肿瘤T分期、肿瘤长径、肿瘤内部T ₂WI及DWI的信号变化，构建了相对客观的新辅助治疗影像学评价标准，即MRI肿瘤反应评分（MRI tumor response score，mrTRS），并证实相较于mrTRG，mrTRS能够更加综合地反映治疗后原发灶的形态学及内部变化，且与临床预后显著相关。Shi等 ^［ 58 ］ 通过细化食管MRI早期强化特征提高对肿瘤是否残留的诊断准确性，结果显示早期强化特征对食管鳞癌治疗后肿瘤残留具有较好的诊断准确性，特别在无肿瘤残留与少量肿瘤残留（ypT1、ypT2期）间具有较好的鉴别价值。

除形态学标准外，CT和MRI的灌注、功能成像等对于消化道肿瘤治疗反应评价也具有一定的价值。Tang等 ^［ 59 ］ 的研究证实新辅助治疗期间的DECT中碘浓度变化率有助于术前预测胃癌的病理反应。食管癌DWI-ADC值与放化疗疗效 ^{［ 60 , 61 ］} 、病理完全缓解明显相关 ^［ 62 ］ 。在胃癌的相关研究中取得相似结果，基线期胃癌病灶的ADC值是术前预测新辅助治疗病理反应的独立因子 ^［ 63 ］ 。术前预测胃癌的新辅助治疗病理反应时，基线DECT碘参数和ADC值表现相当，AUC分别为0.674和0.673 ^［ 64 ］ 。体内不相干运动（intravoxel incoherent motion，IVIM）成像技术用于食管癌新辅助放化疗疗效评估时，D值联合f值和ADC值诊断病理完全缓解的AUC为0.917 ^［ 65 ］ 。Fu等 ^［ 66 ］ 尝试将扩散峰度成像应用于胃癌新辅助治疗后疗效评估中，结果显示新辅助治疗后瘤灶的平均峰度值诊断胃癌治疗反应良好的AUC可达0.958。动态增强MRI也可通过短时间、多次重复采集增强后图像，获得组织的灌注信息，有助于提示肿瘤对于治疗的反应性 ^［ 67 ］ 。

除主客观征象分析外，人工智能在抗肿瘤疗效评价，尤其是完全缓解评价中的作用得到强调，基于肿瘤的组学特征构建的深度学习模型对消化道肿瘤新辅助治疗的疗效评估、远期预后具有较好的预测价值。Blazevic等 ^［ 68 ］ 基于CT图像构建影像组学模型，能够预测小肠神经内分泌肿瘤中的症状性肠系膜肿块，以达到早期预测肠道内并发症的目的。肿瘤周围组学特征联合肿瘤组学特征模型对食管癌新辅助治疗后病理完全缓解的预测效能优于肿瘤组学特征，该结果在独立中心的外部验证集中得到证实 ^［ 69 ］ 。Li等 ^［ 70 ］ 发现静脉期CT影像组学模型和mpMRI影像组学模型在预测胃癌新辅助治疗病理反应中的AUC差异无统计学意义，且二者联合后模型性能进一步提升。影像组学模型预测直肠癌病理完全缓解的性能优于影像医师的主观评估 ^{［ 71 , 72 ］} 。越来越多的证据指向人工智能可识别与预后相关的生物学标志物来预测消化道肿瘤的疗效，但人工智能模型的可解释性、稳定性、普适性、外推性等仍是目前面临的挑战。

四、影像学在消化道肿瘤分子分型评价中的进展

随着治疗手段的不断革新，特别是在结直肠癌领域，越来越多的研究者认识到肿瘤分子特征对于制定治疗策略的重要性。这种进步不仅推动了对肿瘤分子机制的深入探索，也对影像学提出了更高的要求。

目前，诸多研究已经证实不同的肿瘤分子亚型与不同的临床表现、治疗响应和预后相关，其中最为重要的是肿瘤的微卫星状态。与微卫星稳定（microsatellite stability，MSS）/错配修复正常型（proficient mismatch repair，pMMR）的结直肠癌相比，MSI-H/错配修复基因缺陷（deficient mismatch repair，dMMR）型多位于右半结肠，术中淋巴结清扫数目更多，但真正转移的淋巴结数目更少 ^［ 49 ］ 。近年来，免疫治疗对于MSI-H/dMMR型结直肠癌展现出令人欣喜的疗效，因此微卫星状态作为治疗策略选择的标准已被正式写入美国国立综合癌症网络指南 ^［ 73 ］ 。此外，如RAS、BRAF突变也被证实与肿瘤的临床病理特征相关，能够为制订治疗策略提供重要依据 ^［ 74 ］ 。

随着人工智能技术的不断进步，诸多研究探索利用影像组学技术或者深度学习算法分析影像学数据，以预测肿瘤的分子特性和生物学行为。Pei团队联合影像组学特征、肿瘤位置、患者年龄以及实验室指标构建的模型，对于区分MSS和MSI-H型结直肠癌的AUC可达0.77 ^［ 75 ］ 。Yang等 ^［ 76 ］ 研究结果显示，基于门静脉期肿瘤原发灶图像提取的影像组学特征与KRAS/NRAS/BRAF突变明显相关，在验证队列中预测KRAS/NRAS/BRAF突变的AUC、灵敏度和特异度分别为0.829、0.686和0.857。

制订精准化、个性化治疗策略是未来的发展趋势，而影像学扮演着至关重要的角色。如何充分挖掘影像学对于评价肿瘤分子分型的价值，有效地将影像与精准化治疗理念有机结合，仍需进一步深入探索。

五、总结和展望

对于消化道肿瘤来说，MRI的广泛应用已大大提高了肿瘤T分期的准确性，食管癌、直肠癌已将MRI作为推荐手段用于临床。对于胃癌，虽MRI技术仍未纳入指南推荐，但CT的临床分期已达到了较为满意的结果，MRI也在广泛的研究阶段。但对于结肠癌来说，CT对T分期的诊断准确性始终未达到令人满意的效果，MRI的应用也陷入瓶颈，对结肠癌MRI技术的改进、增加T分期的准确性是结肠癌精准诊断目前亟待解决的问题。

另外，在消化道肿瘤诊断和疗效评价中，当前的另一个核心挑战在于实现对N分期的精确判定，而当前的技术手段，无论是基于形态学的传统方法还是前沿的人工智能辅助技术，均尚未能圆满达成这一目标，突显了探索新方法的迫切需求。

同时，对消化道肿瘤新辅助治疗反应的评估，尤其是完全缓解状态的术前精准诊断，不仅对等待观测策略的制订和广泛实施具有重要的决定性作用，更是提升患者生存质量和预后的关键环节。因此，如何实现诊断的精准化，已成为当前临床实践中备受瞩目的焦点问题。此外，随着医疗科技日新月异的发展，新兴治疗手段的不断涌现，也对影像学的发展提出了新的更高要求。这些新疗法不仅拓宽了治疗边界，也促使影像学必须与时俱进，不断创新与升级，以更好地服务于临床决策与治疗方案的优化。因此，紧密关注治疗手段的进步，将其视为影像技术发展的重要驱动力，对于推动医学影像学的全面革新与提升，具有不可估量的指导价值与战略意义。

除常规影像外，人工智能在消化道肿瘤诊治的各个方面都展现出巨大的潜力，但目前各项研究中构建的模型在临床推广中仍存在较大的困难。模型普遍存在泛化能力不足的问题，缺少多中心数据训练和验证，同时迁移学习和域适应算法也存在较大的改进空间。另外，模型参数特征的生物学可解释性弱也是人工智能发展中面临的问题，医师难以理解和信任模型结果。除此之外，影像数据标准化不足也是限制影像组学和人工智能发展的重要因素之一。在未来的发展中，通过加强模型的泛化能力、提升参数的生物学可解释性，以及推动影像数据的标准化，可以有效促进影像组学和人工智能在临床实践中的应用，为精准医疗提供有力支持。

文章来源：中华放射学杂志, 2024, 58(11): 1250-1257.