AIP and non-small cell lung carcinoma: 在预后评估方面,一项关于通过增强和平扫CT来预测无病生存期的影像组学研究表明,基于增强CT的峰度、均质性和均一性以及平扫CT的均一性这4个组学特征所形成的影像组学识别集对患者无病生存期的预测效果优于用传统的肿瘤分期预测效果[19]。而另一项基于静态自由呼吸(free breathing, FB)和平均强度投影(average intensity projection, AIP)CT扫描图像的影像组学研究发现,AIP多变量影像组学模型在预测远处转移上优于其他所有模型,这可能与AIP图像所包含的信息与立体定向体部放疗(stereotactic body radiation therapy, SBRT)治疗早期NSCLC患者疾病复发相关[20]。此外,Lynch等[21]采用人工智能的大量监督学习技术,通过对肿瘤分级、大小、阶段和数量以及患者性别、年龄的初选,对肺癌患者的生存进行分类,最终结果显示,预测性能最好的技术是自定义集成,最精确的模型为梯度增强机(gradient boosting machine, GBM),而支持向量机(SVM)是唯一生成独特输出的模型,这一结果表明这些监督学习技术可以用来评估肺癌患者的生存时间。