综述：放射组学在肝病学中的应用：肝细胞癌的治疗应用

这篇综述系统阐述了放射组学(Radiomics)在肝细胞癌(HCC)治疗中的前沿应用，重点探讨了定量影像特征与人工智能(AI)、深度学习(DL)技术融合在预测治疗反应、评估预后方面的突破性进展，同时指出标准化验证和临床转化等现存挑战。

　　

放射组学在肝细胞癌治疗中的革命性应用

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Key points
• 放射组学在预测肝细胞癌(HCC)治疗反应中具有关键作用
• 与人工智能(AI)和深度学习(DL)的整合可提升预测性能
• 标准化、验证和临床转化仍存在挑战

Radiomics Applications in Hepatocellular Carcinoma Therapeutics
放射组学在HCC治疗领域展现出广阔前景，通过提取定量影像生物标志物，在复发预测、治疗评估和生存期估算方面取得显著进展。该技术尤其适用于局部区域治疗、免疫治疗以及系统性与局部联合治疗方案的疗效监测。研究证实，基于灰度共生矩阵(GLCM)、灰度游程矩阵(GLRLM)等特征构建的预测模型，其曲线下面积(AUC)指标显著优于传统评估方法。

Future directions
机器学习(ML)作为AI的重要分支，通过与放射组学特征库的深度结合，正在突破传统依赖专家经验的局限。最新研究表明，深度神经网络能够自主挖掘影像特征与临床结局（如巴塞罗那分期BCLC调整后的生存率）之间的非线性关系。特别值得注意的是，基于Transformer架构的模型在跨中心验证中展现出优异的泛化能力。

Summary
随着临床影像从定性判读向定量分析的范式转变，放射组学为HCC精准医疗提供了全新视角。当前证据表明，融合DL的放射组学模型在治疗反应预测方面较传统方法提升约15-20%的准确率。然而，不同医疗机构间图像采集参数的差异仍是阻碍临床推广的主要瓶颈。

Clinics care points
• 多参数CT/MRI放射组学特征可早期预测消融治疗后残留病灶
• 深度学习辅助的特征选择能显著减少冗余特征干扰
• 需要建立国际统一的特征提取标准(GLSZM等)

Declaration of AI and AI-assisted technologies in the writing process
本文在撰写过程中采用ChatGPT-4进行语句优化，所有学术观点均经过作者严格核查。

Disclosures
利益冲突声明显示研究团队与多家医疗AI企业存在合作关系，包括Ezra AI等医学影像分析平台开发商。这种产学研结合的模式为技术创新提供了重要支撑，但也提示读者需客观评估研究成果的潜在偏向性。