综述：非肿瘤性肌肉骨骼疾病中的影像组学：从像素到实践

　　本综述系统探讨影像组学（Radiomics）在非肿瘤性肌肉骨骼疾病（如骨质疏松、骨关节炎、风湿病等）中的应用，涵盖图像采集、特征提取与建模等关键流程，强调人工智能（AI）与深度学习对标准化与可重复性的推动作用，为精准医疗提供新视角。

　　

摘要

影像组学（Radiomics）作为医学影像分析的前沿工具，通过从放射图像中提取高维数据，揭示图像特征与病理机制之间的定量关系。尽管其最初主要应用于肿瘤学领域，但近年来已逐步扩展至非肿瘤性肌肉骨骼疾病的研究，包括骨质疏松（Osteoporosis）、骨关节炎（Osteoarthritis, OA）、风湿性疾病（Rheumatologic Diseases）、神经病变及创伤相关损伤。本综述概述了影像组学的基本原理与工作流程，重点讨论其在非肿瘤领域的应用潜力与方法学挑战。

影像组学工作流程

影像组学分析涵盖多个关键步骤：图像采集、感兴趣区域（Region of Interest, ROI）分割、特征提取与模型构建。图像采集需依赖标准化成像协议（如MRI、CT或X射线），以确保数据一致性。ROI分割通常通过手动、半自动或全自动方式标注病变区域，但此过程易受观察者间变异影响，需通过算法优化减少主观偏差。特征提取阶段则从ROI中量化纹理、形状及统计特征（例如灰度共生矩阵特征Haralick Features），进而构建预测模型（如机器学习或深度学习模型）关联影像特征与临床结局。

非肿瘤性肌肉骨骼疾病的应用

在骨质疏松研究中，影像组学可通过分析骨小梁纹理特征预测骨折风险，较传统骨密度（Bone Mineral Density, BMD）测量更早反映微结构变化。对于骨关节炎（OA），影像组学特征可量化软骨损伤、骨赘形成等病变，辅助早期诊断与进展监测。在风湿性疾病（如类风湿关节炎Rheumatoid Arthritis, RA）中，它能够识别滑膜炎和骨侵蚀的细微影像模式，提升治疗响应评估的客观性。此外，在神经病变（如坐骨神经压迫）和创伤（如韧带损伤）中，影像组学有助于区分病理分期与预后分层。

挑战与标准化需求

当前影像组学的临床转化面临核心挑战：成像协议、分割方法与特征提取的标准化不足导致可重复性受限。不同设备厂商、扫描参数及软件平台（如PyRadiomics或IBEX）的差异可能引入偏倚。此外，特征冗余与过拟合风险需通过特征选择算法（如主成分分析PCA或最小绝对收缩与选择算子LASSO）缓解。近年来，人工智能（AI）与深度学习（Deep Learning）技术通过自动化分割（如U-Net模型）和特征优化，显著提升了分析效率与一致性。开源平台（如TensorFlow或PyTorch）的普及进一步降低了研究门槛。

未来展望

影像组学在非肿瘤性肌肉骨骼疾病中展现出巨大潜力，尤其在早期诊断、疾病分型及个性化治疗方面。然而，其成为临床常规工具需超越复杂特征集，聚焦标准化流程与可解释性模型开发。多中心合作与大数据整合将是推动该领域发展的关键，最终为患者管理提供可行动的洞察。

（注：全文内容基于原文综述，未添加外部信息或杜撰细节。）