摘 要：本研究探讨了影像组学在急性缺血性脑卒中预后的比较影像学教学中的应用和价值。影像组学为比较影像学教学注入新活力，有助于医学生全面理解和掌握急性缺血性脑卒中的相关知识。通过数据驱动的研究方法，医学生可以参与到大规模医学影像数据的解析和分析中，探索预后相关的影像特征和模式，获取更全面和综合的疾病信息。影像组学为急性缺血性脑卒中临床比较影像学教学提供了新的视角和方法，有助于提高医学生的临床思维和实践能力。

关键词：影像组学；比较影像学；脑卒中；教学

Abstract：This study explores the application and value of radiomics in comparative imaging teaching for the prognosis of acute ischemic stroke.Imaging omics injects new vitality into comparative imaging teaching，helping medical students fully understand and master knowledge related to acute ischemic stroke.Through datadriven research methods，medical students can participate in the analysis and analysis of largescale medical imaging data，explore prognostic related imaging features and patterns，and obtain more comprehensive and comprehensive disease information.Imaging omics provides a new perspective and method for clinical comparative imaging teaching of acute ischemic stroke，which helps to improve the clinical thinking and practical ability of medical students.

Keywords：Imaging omics;Comparative imaging;Stroke;teaching

急性缺血性腦卒中预后预测的临床教学旨在深化医学生对影像检查技术及临床应用重要性的理解。医学生在充分认识急性缺血性脑卒中的临床及影像特征的基础上，结合当下AI大数据广泛应用的背景，综合运用影像组学等人工智能技术，全面洞察疾病的起源、进程和预后，这有助于与时俱进地塑造医学生的临床思维，提升其临床决策能力。

影像技术及后处理手段在近年来迅猛发展，推动了众多新的成像和后处理技术的出现。各类技术方法具有不同的优缺点，多数疾病的诊疗需要多种影像诊断手段共同完成。新型多元化教学模式由此产生并逐渐发展为一种新颖的临床教学方式——比较影像学。比较影像学主要涵盖以下方面：通过不同检查手段和方法对比同一疾病的影像表现；分析不同疾病的影像学特征的异同；比对疾病的功能影像学与常规形态学表现；衡量疾病治疗的影像经济效价；比较疾病诊断方法的时间耗费［1］。此外，它还需要将各类疾病的特征、影像表现与临床、解剖和病理等因素进行综合比较。比较影像学的目标是让学生深入理解各类影像学技术的优劣，并学会在临床诊疗中恰当地运用影像检查方法。影像组学作为一种新型的医学影像数据分析方式，其基于高通量医学影像数据分析，通过复杂的计算模型和算法提取、分析大量医学量化数据信息。在急性缺血性脑卒中预后预测的研究中，影像组学能助力提取和量化各类影像特征，例如脑组织的灌注、代谢和结构变化，为预后评估提供强大数据依据［2］。

影像组学技术和比较影像学教学模式相结合，不仅可以提高医学生的影像诊断能力，还可以帮助他们更全面地理解和掌握疾病的整个过程，从而推动临床医学教育的全面发展，提高教学质量和效果。

1 当前医学教育教学模式概述

目前，全球医学教育课程体系主要有三种类型：学科型、器官系统型和问题型［1］。国内主流的教学模式是学科型，以临床学科基础课为核心，涵盖临床医学基础课程、专业课和临床实习三个部分。该模式在理论与实践的平衡方面表现出色，同时便于教学管理和实施。然而，此种模式也存在一定的问题，主要是各学科间缺乏纵向联系，使学生容易陷入被动接收信息的状态。这可能导致医学生在综合思维能力上的不足，限制了其对于疾病充分理解和独立思考的发展，影响其临床工作的胜任力。随着医学教育改革的深入，国内也正在探索新的教学模式，在这一探索与实践中，比较影像学起着重要作用。通过对比不同疾病的影像表现以及功能影像与常规形态学表现，从而让医学生深入理解疾病的诊疗过程。

2 影像组学和比较影像学在临床急性缺血性脑卒中预后教学中的可行性

影像组学技术和比较影像学教学模式的综合运用在临床教学中不仅具有可行性，而且可能会开创一种新的教学模式，从而提高学生对于整体临床决策过程的理解和掌握。影像组学的基础在于提取高通量的医学影像数据，它利用复杂的计算模型和算法从医学图像中提取和分析大量的量化数据信息。在急性缺血性脑卒中的预后研究中，影像组学可以帮助提取和量化各种影像特征，如脑组织的灌注、代谢和结构变化，从而为预后评估提供有力的依据［2］。在教学过程中，影像组学的应用可以使学生理解和掌握这种先进的数据分析方法，并学会如何将其应用于各种临床问题。比较影像学则强调对各种医学影像检查设备及其方法的深入理解和应用，以及在其实际临床应用中进行有效的比较。在急性缺血性脑卒中的预后研究中，比较影像学可以帮助学生全面理解各类影像技术在脑卒中预后评估中的优劣和权重，并对不同的影像技术的预测效能进行深入对比，以确定其在脑卒中预后评估中的适用性和优越性。而影像组学和比较影像学的综合应用可以将高通量的影像数据分析与临床实际应用有机地结合起来，直观量化评估疾患的诊疗效果和转归。在教学过程中，可以使医学生在理解和掌握各种影像技术的同时，也能理解和掌握如何从大量的影像数据中提取有用的信息，以及如何在实际临床决策中选择最合适的影像学技术。影像组学和比较影像学的综合运用在急性缺血性脑卒中预后临床教学中具有明显的可行性和优势，通过这种方式，医学生可以更全面、深入地了解并掌握急性缺血性脑卒中预后评估的过程，从而增强临床决策的能力，这无疑有助于临床教学效果和质量的提高。

3 在急性缺血性脑卒中预后临床教学中的作用

3.1 使医学生更系统地掌握急性缺血性脑卒中的相关临床知识

影像组学为比较影像学在急性缺血性脑卒中预后的临床教学注入了新的活力，这将有助于提升学生对于急性缺血性脑卒中相关临床知识的全面理解和掌握。首先，数据驱动的研究方法作为一种重要的教学策略，可以让学生直接参与到大规模医学影像数据的解析和分析中，从中探索预后相关的影像特征和模式。这一过程将有助于学生实现从理论到实践的转变，使他们能够更好地掌握影像特征的鉴别和影像数据的分析方法。其次，通过多模态影像融合的教学，学生可以学习如何整合和解析CT、MRI和脑血管造影等多種模态的影像数据，从而获取到更全面和综合的疾病信息［3］。这种方法不仅提升了学生对多模态影像表现解读的技巧，还激发了他们对不同影像模态、不同影像技术对比和整合的认识，进一步促进了他们在临床疾病诊治中的应用影像学手段解决问题的能力。另外，引入影像组学中机器学习和人工智能等技术的教学，比如如何提取急性缺血性脑卒中的病灶区域用以分析和模型训练，如何降维提取感兴趣区的量化数据，如何通过曲线下面积判读诊断指标的敏感性，等等，使医学生有机会接触并理解如何运用影像组学手段提取复杂的影像特征，并通过大规模的训练数据进行预后预测，这种多因素分析的模型构建手段也是当下医学发展的热门方向之一，通过这种融入新手段、新模式的比较影像学教学，不仅能帮助学生在临床诊断能力上实现质的飞跃，也有助于他们掌握和应用先进的人工智能技术用以实践。此外，精准医学的治疗原则也应贯穿于整个教学过程中，使学生能理解并运用基于患者个体的影像数据进行预后预测，明确不同的患者因为个体化的差异而有不同的转归，这有助于他们树立精准医学的理念，从而进一步提高其制订个性化治疗和护理方案的能力。在比较影像学的教学过程中引入影像组学技术，不仅提供了全新的教学视角和方法，同时也有助于培养学生对于急性缺血性脑卒中全面、深入的理解，有助于学生建立全面的临床思维，促使他们能将影像学知识更好地应用于实际临床工作。

3.2 指导医学生合理选择影像检查方法和分析手段

医学影像学原理复杂，传统授课式教学比较刻板抽象，学生理解难度较大，存在形而上学的可能性［4］。若在讲授医学影像基本原理和各疾病异同时，采用更生动的方式，比如直观地引入大数据分析的影像组学技术，用图表直观地显示或者进行指标化数据的判读，可以更加形象地帮助学生理解各类影像技术及其方法在不同疾病诊治中的价值，这可以提升比较影像学教学的整体效果，在指导医学生掌握各类影像检查技术及其优缺点、应用范围的同时，也有利于他们在临床工作中更好地选择首选影像检查设备和方法。教科书中前辈们积累的丰富经验为我们提供了首选检查方法，如对颅脑损伤、出血性脑卒中患者首选CT检查；新生儿的颅脑检查选择价廉、无创、无辐射的超声检查；MRI能实现多模态成像，显示组织形态学特征，并用于功能成像，但价格较高；PET能检查出全身病变及量化评估病灶的感兴趣区域的功能代谢，但存在较大辐射风险，且价格昂贵［5］。在使用影像组学的分析方法时，往往不仅仅需要提供临床资料数据，还需提供完善的影像、病理等医学图像资料，甚至是皮肤病灶、舌苔等实拍照片，这就需要我们在传统的影像检查基础上更需要进一步完善相关资料，在急性缺血性脑卒中预后预测中，可结合临床资料和影像组学手段建立组学预测模型［2］，通过量化临床影像学数据、临床资料、实验室指标等，综合评判其预后，这种评估手段在急性缺血性脑卒中预后的比较影像学教学模式中，具有更加直观、科学的特征和较高的敏感性。在比较影像学的教学中，让医学生在理解各类影像检查设备及其方法的原理、优缺点及应用范围的同时，还能对比考虑各种影像检查手段的特点和诊断效能，这为他们未来在临床工作中选择合适的影像检查方法提供了理论支持。

3.3 影像组学助推比较影像学创新

影像组学不仅有助于提升疾病预后预测的准确性，还为比较影像学的创新发展带来了机遇。首先，影像组学引入了大数据驱动的研究方法。通过大规模医学影像数据的分析，可发掘出预后相关的影像特征和临床指标。这种基于数据的研究方法有助于研究者寻找新的影像指标、特征提取方法和预测模型，可以更加直观地对于疾病特征量化分析，从而推动相关领域内诊疗手段的发展创新。其次，影像组学可以进行多模态影像融合。在急性缺血性脑卒中预后预测中，影像组学可将CT、MRI和脑血管造影等多种模态的影像数据融合，以获取更全面和综合的信息［3］，这种融合方法为比较影像学研究提供了新的途径，进一步促进了比较影像学教学模式的创新。此外，影像组学的发展离不开机器学习和人工智能技术，深度学习算法可自动提取复杂的影像特征，通过大规模的训练数据进行模型训练，以增加预测的精确性和可靠性。这些技术的引入，推动比较影像学教学模式中由传统的人工肉眼分析、人工手动特征提取方法转变为更高级、更自动化的方法，影像组学的运用也凸显了个体化医学的重要性。模型通过大规模数据的训练后，可以提供个体的预后预测，从而为每位患者制订个性化的诊疗方案辅助临床决策。

4 临床教学中需要注意的问题

医学影像学是一门飞速发展的实用学科，影像组学技术与比较影像学教学模式的融合对从事医学影像学教学的教师提出了更高要求。教师需要掌握全面的医学影像学教学基础知识，如X线、CT、MRI、超声和核医学等，同时还需要熟练掌握与影像组学技术的操作流程和判读。在教学过程中，教师应有计划地为学生准备相关临床影像学资料和影像组学软件，明确该疾病教学的根本目的和意义。在急性缺血性脑卒中预后预测的教学中，传统的比较影像学模式对缺血性脑卒中预后的预测能力有限，而影像组学技术可以通过高通量数据的挖掘和机器学习提供更多信息，其不仅可以提高急性缺血性脑卒中预后预测的准确性，还可以帮助医学生更生动地理解和掌握临床知识。教师应该充分预课并进行预实验操作，了解影像组学的操作流程，在比较影像学的教学框架下，总结分析各方法技术的优势和不足，如传统影像学手段、传统影像组学技术、深度学习技术等，提高学生对急性缺血性脑卒中的理解和综合比较分析能力，进一步提高临床教学质量。

综上所述，在急性缺血性脑卒中预后预测的临床教学中，将影像组学技术融入比较影像学教学模式，有助于提高医学生准确判别疾病预后的能力，从而提高比较影像学教学质量和效果。

参考文献：

［1］李青青，胡娟，袁欣，等.比较影像学在头颈部影像诊断教学中的应用［J］.中国继续医学教育，2020，12（24）：7073.

［2］李红霞，刘嘉，程晓青，等.基于高分辨MRI颅内动脉斑块影像组学预测混合型缺血性卒中机制［J］.磁共振成像，2023，14（03）：611.

［3］范达英，邓仁丽，缪睿，等.大数据在脑卒中领域的应用研究进展［J］.实用心脑肺血管病杂志，2023，31（06）：137140.

［4］林特鋒.微信平台联合PBL教学法在提升中医院放射科住院医师培训质量中的作用［J］.中医药管理杂志，2023，31（04）：8284.

［5］毕冲，刘忠岐，李辉成.不同方法注射显像剂对放射性药物剂量准确性和辐射防护的影响［J］.中国卫生标准管理，2023，14（05）：3943.

基金项目：2023年度盐城市重点研发计划（社会发展）项目（YCBE202327）；2019年度盐城市医学科技发展计划项目（YK2019022）

*通讯作者：于泳（1987— ），男，硕士在读，中级职称，团委书记，研究方向为医学教学研究。