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PET影像组学的挑战与前景
从现有的影像组学和纹理分析数据中提供规范指南或达成共识是有难度的。很少进行系统综述或荟萃分析，这导致影像组学难以应用于多中心临床试验和临床实践中。部分原因是所报告研究之间的方法存在差异和/或缺乏足够的细节来重复分析。同样，几个针对大量患者的前瞻性研究已经报道，其中包括训练和（优选外部）验证队列，以限制对测试特定图像特征或影像组学特征的过度拟合。一项综述指出，只有13％的研究（主要是MRI）采用了前瞻性设计，而63％的研究采用训练集或交叉验证（21）。
一些数据中的其他弱点与统计分析有关（21、49）。例如，当测试大量图像特征时，通常应考虑对多次测试进行校正，以避免由于偶然因素导致的假阳性关联（例如Holm-Bonferroni [50]或Benjamini-Hochberg [51]校正），除非该研究纯粹是观察性或假设产生。
如果在系统评价中回顾性地应用了此校正，则几项研究中的大量特征不再具有统计学意义；在多达45％的审阅论文中就会出现这种情况（21）。除非进行校正，否则可能会增加1型错误率的另一个潜在因素是，使用佳阈值将数据分为高风险组和低风险组，以使统计显著性大化。
