卢天宇，张家祥，班允清（通讯作者）

（新疆医科大学第五附属医院CT核磁室 新疆 乌鲁木齐 830011）

甲状腺结节（thyroid nodule, TN）临床极为常见，触诊获得的甲状腺结节患病率为3%～7%，高分辨率B超检查获得的甲状腺结节患病率为20%～76%，但大部分是良性腺瘤样结节或囊肿，只有甲状腺结节的5%～10%是恶性肿瘤。良性甲状腺结节一般不需特殊治疗；而恶性甲状腺结节一旦确诊，应及时切除并进行颈部中央组淋巴结清扫，并对预后进行预测。传统影像诊断在甲状腺结节的诊疗中扮演着重要的角色，但是传统的影像诊断模式基于形态学，无法得到病灶图像中隐藏的特征。而影像组学通过从影像中提取海量特征，可用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测等。本文就影像组学在甲状腺结节中的应用进展进行论述。

1 影像组学定义及流程

影像组学（radiomics）一词由荷兰学者Philippe Lambin等在2012年正式提出[1]，它是指采用高通量、自动化的特征提取方法将医学影像图形转化为可以挖掘的特征数据，能比视觉分析更详细、定量地评估病变特征，发现未知、潜在的信息，并应用数据以改善诊断、预后和预测的准确性。

影像组学的工作流程可以分为5步[2]：①图像采集和重建：目前主要通过CT、MRI和PET-CT等影像扫描方式来进行图像的采集。由于空间分辨率高，CT在影像组学研究中被广泛运用。②图像分割：图像分割是指在影像图像上勾画出研究区域（如肿瘤）作为感兴趣区域（region of interest, ROI）。图像分割有三种方法，分别是手动分割法、半自动分割法、自动分割法，现在，手动分割被认为是金标准。……