空间影像组学是一门融合高分辨率成像与计算分析的新兴学科， 通过多尺度、多模态的图像数据挖掘， 将组织与细胞的形态、结构和空间分布信息量化呈现。 它不仅保留了完整的组织结构背景，还能深度解析疾病微环境的空间模式， 为精准诊断、疾病分型、治疗反应预测和病理自动化分析提供重要支持。
随着深度学习与多组学整合技术的发展， 空间影像组学正成为连接病理影像与分子信息的关键纽带， 为生命科学与临床研究开辟新的视角。
一
数据采集与预处理
目标：标准化图像质量、增强可比性与可解析度，为后续特征提取与建模打下稳健基础。
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 采集规范 | 扫描参数统一（放大倍数/分辨率/光照）；色卡标定；WSI/NIfTI/DICOM 归档 | 确保不同批次与设备间一致性，减少系统性偏差 |
| 颜色标准化 | Macenko；Reinhard；Vahadane（去卷积与重构） | 消除染色差异，提升跨样本可比性（H&E/IHC 等） |
| 噪声抑制 | 非局部均值（NLM）；高斯/中值滤波；BM3D；小波去噪 | 降低扫描/压缩噪声，突出组织真实纹理 |
| 切片配准 | 仿射/非刚性配准；Elastix；ANTs；OpenSlide+特征点匹配 | 多切片/多模态（H&E-IHC/IF/MRI）空间对齐，支持联合分析 |
| 组织分割 | Otsu/阈值；U-Net/DeepLab/HoVer-Net；核/腺体/肿瘤区分割 | 提取感兴趣区域（ROI），剔除背景与伪影 |
| 切块与采样 | 滑窗/网格切块；难例挖掘（hard mining）；平衡采样 | 生成模型输入补丁（tiles/patches），避免类别不平衡 |
| 质量控制 | 焦散/折痕/污点检测；模糊度评分；人工抽检+自动 QC 指标 | 剔除低质量图像区域，保证数据稳定与可复现 |
二
特征提取与量化
目标：将图像转化为可计算、可比较的多维特征，涵盖形态学、纹理学及深度特征。
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 形态学特征 | 面积、周长、长宽比、圆度、凸度、核密度等 | 量化细胞/组织的几何属性，反映组织结构差异 |
| 纹理特征 | GLCM、LBP、Gabor滤波、Haralick 特征 | 描述像素灰度分布与模式，揭示微观结构信息 |
| 颜色特征 | RGB/HSV/HE 空间均值与标准差、颜色直方图 | 捕捉染色与组织成分的颜色差异 |
| 空间分布特征 | Ripley’s K 函数、邻近距离矩阵、Voronoi 分布 | 评估细胞在空间中的排列、聚集或排斥模式 |
| 深度学习特征 | ResNet、EfficientNet、Vision Transformer（ViT） | 自动学习高维语义特征，用于分类、预测与聚类 |
| 多模态特征融合 | 图像+基因表达（早期融合/后期融合） | 结合影像与分子数据，增强预测与解释能力 |
| 特征选择 | LASSO、随机森林重要性、mRMR | 去除冗余特征，保留最具区分度的变量 |
三
模式识别与临床关联
目标：通过模式发现和特征聚类，揭示影像特征与临床结局、分子分型的关联。
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 无监督聚类 | K-means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类 | 发现影像特征中的自然分组，探索组织亚型 |
| 监督分类 | 支持向量机（SVM）、随机森林、XGBoost | 根据已知标签训练模型，用于分型、预测 |
| 深度学习预测 | 卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN） | 端到端学习影像模式，用于诊断与预后分析 |
| 分子分型关联 | 影像特征-多组学融合（Cox回归、PLS回归） | 建立影像特征与基因表达、突变状态的对应关系 |
| 临床结局预测 | Cox比例风险模型、随机生存森林 | 预测患者生存期、复发风险等临床终点 |
| 可视化解释 | t-SNE、UMAP、SHAP值、Grad-CAM | 可视化特征模式与模型关注区域，提升结果可解释性 |
四
多模态融合与临床转化
目标：融合影像、基因组、蛋白组等多源信息，推动研究成果向临床实践落地。
| 关键步骤 | 方法示例 | 作用描述 |
|---|---|---|
| 多组学数据整合 | MOFA、DIABLO、SNF（相似性网络融合） | 整合影像与多组学特征，构建全面的疾病特征图谱 |
| 多模态深度学习 | 多输入CNN、Transformer融合模型 | 同时处理影像与表型数据，提升预测与分类性能 |
| 影像-病理关联 | 影像组学与数字病理特征对齐分析 | 实现影像特征与病理变化的精准映射 |
| 临床辅助决策 | 基于AI的影像辅助诊断系统 | 为医生提供量化参考，提高诊断与治疗决策的准确性 |
| 真实世界验证 | 多中心临床数据分析、前瞻性队列研究 | 验证模型在不同人群与设备条件下的稳定性与泛化性 |
| 成果转化与落地 | 临床试验、注册审批、指南纳入 | 将科研成果推进到医疗实践，实现价值转化 |
空间影像组学的应用领域
- 多模态影像融合：整合病理、MRI、PET 等影像信息，提供全方位组织结构与功能信息
- 肿瘤影像组学：分析肿瘤内部异质性、边界特征及其与基因组数据的关联
- 影像标志物发现：通过影像特征预测疾病分型、预后及治疗反应
- 精准医疗支持：为个体化诊疗策略提供结构与功能的量化依据
在空间影像组学领域，博兆医疗专注于挖掘影像数据背后的空间信息，为疾病诊断、治疗评估与科研探索提供有价值的参考。