影像组学在神经肿瘤学中的应用：进展、临床应用与实施挑战的叙述性综述
核心概要
该叙述性综述检索了PubMed、Scopus和Web of Science（2012—2024年）的文献，梳理影像组学与人工智能在神经肿瘤学中的诊断、预后和治疗潜力，指出影像组学可从MRI、CT和PET/CT中自动提取人眼难以察觉的定量特征，已显示在胶质瘤术前分类、生存预测以及区分肿瘤进展与假性进展方面具有价值，与深度学习结合可能提升诊断准确性并支持基于IDH、MGMT等分子标志物的患者分层，影像基因组学则将影像表型与基因改变相联系以促进个体化医疗，但方案缺乏标准化、分割变异以及经过验证的多中心研究稀缺等局限仍然存在，因此在最终融入临床实践之前仍需前瞻性验证与方法学标准化。
深度剖析
影像组学能够从MRI、CT和PET/CT等医学图像中自动提取定量特征，识别出人眼不可见的模式。 相对于依赖肉眼阅片的传统影像评估，该综述强调以自动化定量特征刻画图像信息这一路径。 叙述性综述层面的综合陈述，基于2012—2024年PubMed、Scopus和Web of Science的文献检索。
影像组学已显示在胶质瘤术前分类、生存预测以及区分肿瘤进展与假性进展方面具有用处。 把影像组学的应用价值具体落到神经肿瘤学的三类临床问题上，而非泛泛讨论图像分析。 综述汇总的既有研究结论，文中未给出具体样本量或效应量。
与深度学习算法结合可能提高诊断准确性，并促进基于IDH和MGMT等分子生物标志物的患者分层；影像基因组学将图像表型与基因改变相联系，增强个体化医疗。 将影像组学与人工智能、分子标志物和基因组信息串联，指向个体化诊疗路径。 综述以“可能”表述的整合前景，属于方向性判断而非确证性证据。
方案缺乏标准化、分割存在变异、经过验证的多中心研究稀缺，这些局限持续存在。 在肯定应用前景的同时，明确指出阻碍临床转化的方法学条件。 综述层面的归纳性判断，未提供具体量化指标。
启示与展望
该综述面向关注神经肿瘤影像分析与个体化诊疗的研究者与临床读者，梳理了影像组学在胶质瘤术前分类、生存预测、肿瘤进展与假性进展鉴别以及基于IDH、MGMT等分子标志物分层方面的应用方向，并指出影像基因组学将图像表型与基因改变相联系的路径；其结论定位于综述性概括，适用于理解领域版图与后续研究方向，而非直接指导具体临床决策。
读者仍需关注：影像组学方案标准化与分割变异问题如何解决，多中心前瞻性验证能否积累足够证据，深度学习整合与分子标志物分层在真实临床流程中的表现如何，以及影像基因组学联系图像表型与基因改变的稳健性；此外，本次可获取的文本为综述性摘要式内容，未包含具体图表、样本量与统计结果，因此对各项应用价值的量化程度仍属开放问题。