影像组学与放射组学临床应用

影像组学与放射组学临床应用

讲解人：***（职务/职称）

日期：2026年**月**日影像组学概述影像组学技术基础影像组学处理流程影像组学在肿瘤诊断中的应用影像组学在肾脏疾病中的应用影像组学在神经系统疾病中的应用目录影像组学在心血管疾病中的应用影像组学在呼吸系统疾病中的应用影像组学在消化系统疾病中的应用影像组学在骨关节疾病中的应用目录影像组学质量控制与标准化影像组学面临的挑战影像组学未来发展方向影像组学临床实践指南目录影像组学概述01影像组学定义与发展历程跨学科特性作为放射学与组学的交叉学科，影像组学借鉴基因组学系统化分析思路，通过深度挖掘影像表型特征建立预测模型。技术演进脉络从2012年Lambin提出概念至今，影像组学逐步融合AI算法与纹理分析技术，解决了传统活检的局限性，形成非侵入性肿瘤评估体系。多模态数据整合影像组学通过CT、MRI、PET等医学影像高通量提取定量特征，结合基因组学与蛋白组学方法，实现肿瘤异质性分析。其核心是将图像信息转化为可挖掘的高维数据空间。信息维度差异分析方法革新传统影像学依赖医师主观判读形态学特征，而影像组学可提取数百个定量纹理参数（如灰度共生矩阵特征），揭示肉眼不可见的微观异质性。传统影像侧重定性描述病灶大小、密度，影像组学则通过机器学习构建数学预测模型，实现疗效评估和预后预测的量化分析。影像组学与传统影像学的区别临床价值延伸传统影像主要用于诊断定位，影像组学进一步关联基因表达谱，可预测EGFR突变等分子特征，指导精准靶向治疗。技术流程区别传统影像强调图像获取质量，影像组学需标准化预处理（图像分割、特征降维）和验证（ICC>0.8的可重复性验证）。影像组学在精准医疗中的作用肿瘤异质性评估通过全瘤体分析克服活检取样偏差，定量表征肿瘤时空异质性，辅助制定个体化放化疗方案。疗效预测标志物提取的放射组学特征（如熵值、峰度）可早期预测免疫治疗响应，较RECIST标准提前8-12周发现疗效差异。多组学整合应用将影像特征与液体活检、病理组学数据融合，构建跨尺度预测模型，实现"宏观影像-微观基因"的关联分析。影像组学技术基础02医学影像数据获取技术通过CT、MRI、PET等设备获取高分辨率解剖与功能影像，需标准化扫描协议（如层厚、重建算法）以减少设备差异对影像组学特征的影响。动态增强扫描可捕捉血流动力学特征，为肿瘤异质性分析提供时间维度数据。多模态影像采集采用DICOM格式统一存储原始数据，检查图像伪影（如运动伪影、金属伪影）和参数一致性（如CT的kVp、mAs）。对不符合要求的影像需进行重采样或灰度归一化预处理，确保特征提取的可靠性。数据质量控制病灶精准分割结合人工勾画（专家标注金标准）与深度学习算法（如U-Net、MaskR-CNN），实现ROI的半自动化分割。针对复杂病灶（如浸润性肿瘤），需采用多序列配准融合技术提升边界识别精度。图像分割与特征提取方法高通量特征挖掘提取形态学特征（体积、球形度）、纹理特征（灰度共生矩阵、Gabor滤波）及高阶特征（小波变换、拉普拉斯特征图）。特征筛选需通过ICC检验（>0.8）确保稳定性，避免过拟合。多模态特征融合整合PET代谢参数（SUVmax）、MRI功能成像（ADC值）与CT密度特征，构建跨模态关联矩阵。利用主成分分析（PCA）或最小冗余最大相关（mRMR）算法降维，保留最具生物学意义的特征子集。采用随机森林、支持向量机（SVM）等机器学习算法建立诊断模型，或通过深度神经网络（如ResNet、Transformer）实现端到端分类。需进行五折交叉验证并计算AUC、敏感性等指标评估性能。预测模型构建将影像组学标签（Rad-score）与临床参数（TNM分期、基因突变）联合建模，开发预后预测列线图。例如通过PET/CT纹理特征预测肺癌免疫治疗响应，辅助个体化治疗方案制定。临床决策支持大数据分析与人工智能应用影像组学处理流程03影像数据采集与质控设备标准化确保使用同一品牌和型号的影像设备采集数据，减少因设备差异导致的图像参数不一致问题，提高数据可比性。参数一致性严格控制扫描参数（如层厚、分辨率、重建算法等），确保同一研究中的所有影像数据具有相同的采集条件，避免参数波动影响分析结果。数据完整性检查对采集的DICOM文件进行完整性验证，确保无缺失或损坏的切片，同时检查患者ID、扫描日期等元数据的准确性。伪影识别与排除通过人工或自动化工具识别运动伪影、金属伪影等干扰因素，并在预处理阶段进行校正或剔除不合格数据。ROI分割与绘制技术手动分割金标准由经验丰富的放射科医师手动勾画感兴趣区域（ROI），作为最精确的分割基准，但耗时较长且存在主观差异。采用区域生长、水平集等方法辅助分割，平衡效率与精度，适用于大样本研究，但仍需人工校验和调整。利用卷积神经网络（如U-Net）实现端到端的肿瘤分割，显著提升效率，但依赖大量标注数据训练模型。半自动分割算法深度学习自动分割特征提取与量化分析通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法量化肿瘤内部异质性，揭示微观组织分布规律。计算肿瘤体积、表面积、球形度等几何特征，反映病变的宏观结构特性，适用于评估肿瘤生长模式。利用小波变换、拉普拉斯金字塔等多尺度分析方法捕捉复杂图像模式，增强特征的表征能力。通过重测一致性分析（如ICC系数）筛选对扫描参数变化不敏感的稳健特征，确保模型泛化性能。形态学特征提取纹理特征分析高阶特征挖掘特征稳定性评估影像组学在肿瘤诊断中的应用04肿瘤异质性定量分析多模态影像特征提取通过MRI、CT等多模态影像数据提取纹理、形状、强度等定量特征，结合机器学习算法量化肿瘤内部异质性，反映肿瘤细胞的空间分布差异。动态监测治疗反应利用连续影像组学分析评估化疗/放疗后肿瘤异质性的变化，早期预测治疗耐药或复发风险，指导个体化方案调整。基因组关联分析将影像组学特征与基因测序数据（如突变负荷、拷贝数变异）关联，揭示肿瘤异质性的分子基础，辅助识别驱动突变和耐药克隆。基于PET-CT或MRI提取代谢（如SUVmax）、形态（边缘清晰度）及纹理特征（如灰度共生矩阵），构建分类模型区分腮腺、肺结节等病变的良恶性。放射组学特征筛选通过大型数据库（如复旦乳腺癌研究）验证影像组学模型的泛化能力，确保不同设备/扫描参数下的诊断稳定性。多中心验证采用卷积神经网络（CNN）自动分割肿瘤区域并提取深层特征，减少人工判读主观性，提高鉴别准确率（如磨玻璃结节恶性概率预测）。深度学习辅助诊断对难以穿刺的肿瘤（如脑干病变），影像组学提供无创评估手段，降低手术风险并缩短诊断周期。无创替代活检良恶性肿瘤鉴别诊断01020304肿瘤分级与预后评估01.分级预测模型整合影像组学特征（如坏死区域占比、血管生成参数）与病理分级，预测胶质瘤IDH突变状态或乳腺癌分子分型。02.生存分析将影像特征（如肿瘤异质性指数IITH）与患者生存数据关联，构建预后模型（如无进展生存期PFS预测），识别高风险人群。03.治疗靶点探索通过影像-基因组学关联发现高异质性肿瘤的潜在靶点（如HER2过表达），指导精准治疗策略制定。影像组学在肾脏疾病中的应用05通过CT/MRI提取的纹理特征（如熵值、均匀度）可量化肿瘤异质性，恶性肿瘤常表现为熵值增高、均匀度降低，而边界清晰度、脂肪含量等形态学特征对血管平滑肌脂肪瘤等良性病变具有特异性诊断价值。肾肿瘤影像特征分析良恶性鉴别关键指标利用时间-信号强度曲线评估肿瘤血供特性，透明细胞癌多呈“快进快出”强化，嫌色细胞癌则表现为缓慢持续强化，这一特征可辅助病理分型。动态增强模式分析基于深度学习的影像组学模型能关联特定基因突变（如VHL、PBRM1），术前无创预测肿瘤侵袭性及靶向治疗敏感性。预测分子分型与预后肾小球滤过率（GFR）估算：结合DCE-MRI的肾皮质灌注参数（如Ktrans）与机器学习算法，可建立个体化GFR预测模型，较血肌酐更敏感反映肾功能减退。影像组学通过量化肾脏血流动力学及结构变化，实现肾功能早期损伤的精准评估，弥补传统血清学指标的滞后性。慢性肾病分期辅助：基于超声弹性成像或扩散加权成像（DWI）的纹理特征，可识别肾纤维化程度，区分早期（Ⅰ-Ⅱ期）与晚期（Ⅲ-Ⅳ期）病变。药物肾毒性监测：动态追踪CT平扫的肾脏密度变化或PET-CT的代谢活性，预警化疗药物（如顺铂）导致的肾小管损伤。肾功能评估与监测排斥反应早期识别利用放射组学提取移植肾ADC图（表观扩散系数）的异质性特征，排斥反应组ADC值标准差显著高于稳定组（p<0.01），早于血肌酐升高1-2周出现异常。动态对比增强MRI的髓质-皮质灌注比降低（<1.2）提示急性排斥反应，敏感性达85%，特异性92%。并发症风险分层基于CT血管成像的管腔狭窄度、斑块成分分析，预测移植肾动脉狭窄风险，钙化斑块占比>30%者3年内再狭窄率提高3倍。纹理分析联合临床指标（如尿蛋白量）构建感染性并发症预测模型，AUC达0.89，可指导免疫抑制剂调整。肾移植术后随访影像组学在神经系统疾病中的应用06脑肿瘤影像组学分析肿瘤异质性评估通过高通量提取MRI图像的纹理特征（如灰度共生矩阵、小波变换特征），量化肿瘤内部结构异质性，辅助区分高级别与低级别胶质瘤，并预测肿瘤侵袭性。治疗反应预测结合多模态MRI（如DWI、DTI）的影像组学特征，构建机器学习模型，早期识别放疗后假性进展与真实肿瘤复发，优化治疗决策。分子亚型分类利用深度学习算法分析T1/T2-FLAIR影像的深层特征，预测IDH突变状态和MGMT启动子甲基化状态，为个体化靶向治疗提供依据。神经退行性疾病诊断通过静息态fMRI的功能连接特征与DTI的白质纤维束完整性分析，区分特发性帕金森病与非典型帕金森综合征（如MSA、PSP）。帕金森病鉴别诊断0104

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利用扩散峰度成像（DKI）的微观结构特征，量化脑干、小脑的神经元损伤程度，辅助诊断多系统萎缩亚型。多系统萎缩评估基于海马体体积、皮层厚度的结构MRI特征，联合淀粉样蛋白PET的代谢特征，建立多模态影像组学模型，实现临床前阶段AD的精准筛查。阿尔茨海默病早期标志物提取脑脊液空间分布的影像组学特征，结合纵向随访数据，预测轻度认知障碍（MCI）向AD转化的风险分层。疾病进展预测脑血管疾病评估缺血性脑卒中预后预测基于急性期DWI/PWI的灌注-弥散不匹配区域特征，构建随机森林模型预测溶栓治疗后神经功能恢复潜力。通过T2/SWI的微出血灶分布特征与FLAIR白质高信号体积测量，建立脑小血管病影像组学评分系统，评估认知衰退风险。分析CTA三维形态学特征（如瘤体纵横比、壁面剪切力分布），结合血流动力学模拟参数，预测未破裂动脉瘤的稳定性。脑小血管病负荷量化动脉瘤破裂风险分层影像组学在心血管疾病中的应用07心肌缺血评估深度学习驱动的CT-FFR通过人工智能分析冠脉CTA数据，自动计算血流储备分数（FFR），诊断血流动力学异常的AUC达0.97，显著优于传统形态学评估。罪犯血管定位AI技术可精准识别导致心肌缺血的关键狭窄血管，减少不必要的介入手术，指导临床决策。动态灌注成像分析结合影像组学提取心肌灌注参数（如血流量、达峰时间），量化缺血范围及严重程度。多模态数据融合整合CTA、CMR的延迟钆增强（LGE）数据，区分可逆性与不可逆性缺血，预测血运重建后功能恢复可能性。动脉粥样硬化分析斑块成分识别基于CT或MRI的影像组学特征可区分钙化斑块、脂质核心及纤维帽，评估斑块稳定性。全自动斑块量化AI算法自动测量斑块体积、狭窄率及重构指数，减少人工误差，提高重复性。通过流体力学模拟计算斑块受力，预测破裂风险，辅助干预时机选择。血管壁应力建模心脏功能定量评价心肌应变分析瘢痕负荷预测预后四维血流动力学评估AI辅助射血分数计算利用CMR特征追踪技术量化心肌节段应变，早期发现亚临床收缩功能障碍。通过4DFlowMRI计算心室血流涡流、能量损耗等参数，评估舒张功能异常。LGE影像组学特征（如透壁程度＞50%）与心力衰竭、恶性心律失常风险强相关。深度学习模型自动分割心室腔，精准计算LVEF，较传统超声减少主观偏差。影像组学在呼吸系统疾病中的应用08肺结节良恶性鉴别动态生长趋势建模通过随访CT影像组学特征变化（如体积倍增时间、实性成分占比变化），建立时间序列预测模型。恶性结节通常表现为渐进性生长或密度增高。纹理特征量化利用灰度共生矩阵（GLCM）和小波变换等技术，量化结节内部的异质性。恶性结节常表现为纹理复杂度高、灰度分布不均，而良性结节纹理相对均匀。形态学特征分析通过提取肺结节的边缘特征（如毛刺、分叶）、形状规则度等参数，结合机器学习算法建立预测模型，可显著提高鉴别准确性。例如，恶性结节多呈现不规则边缘伴胸膜牵拉征象。治疗反应生物标志物免疫治疗应答预测提取放疗/化疗前后CT图像的放射组学特征（如肿瘤密度、体积、异质性），构建疗效预测模型。例如，治疗后肿瘤异质性降低与预后正相关。通过分析肿瘤微环境特征（如瘤周肺组织纹理变化、血管分布模式），结合PD-L1表达水平，可早期预测免疫检查点抑制剂治疗效果。肺癌疗效评估耐药性早期识别利用影像组学监测肿瘤内部坏死区域占比、代谢活性变化等指标，可在临床症状出现前识别获得性耐药，指导治疗方案调整。生存期分层预测整合基线CT的放射组学特征（如肿瘤形状复杂度、瘤内血管分布模式）与临床分期，建立个性化生存预测模型，准确率优于传统TNM分期。纤维化程度量化评估结合深度学习算法分析不同间质性肺炎的影像模式（如非特异性间质性肺炎的磨玻璃影分布特征），实现亚型自动分类，辅助临床-影像-病理诊断。疾病亚型分类进展风险预测基于纵向CT影像组学特征变化（如纤维化区域扩展速率、新发磨玻璃影占比），构建疾病进展数学模型，可提前6-12个月预测肺功能恶化风险。通过高分辨率CT提取肺间质纹理特征（如网格影、蜂窝样改变），建立定量评分系统，替代传统主观视觉评分，提高特发性肺纤维化分级准确性。间质性肺病分析影像组学在消化系统疾病中的应用09肝癌早期诊断通过CT、MRI等多模态影像数据，提取肿瘤形态学、纹理特征及功能参数，量化病灶异质性，提高早期微小肝癌的检出率。多模态影像特征提取结合临床指标与影像组学特征，利用随机森林、深度学习等算法建立诊断模型，显著提升鉴别早期肝癌与良性结节的准确性。机器学习模型构建基于影像组学生物标志物，评估肿瘤侵袭性及治疗响应，为手术切除、介入治疗等方案选择提供数据支持。预后预测与个性化治疗010203胃肠道肿瘤评估新辅助疗效评估动态监测放化疗前后MRI影像组学特征（如肿瘤体积缩小率、ADC值变化），早期评估直肠癌肿瘤退缩分级（TRG），优化治疗方案调整时机。淋巴结转移识别通过PET-CT的SUVmax纹理特征联合深度学习，预测结直肠癌淋巴结转移状态，减少不必要的淋巴结清扫术。T分期精准预测基于CT影像组学特征（如肿瘤边缘不规则度、肠壁分层结构破坏）构建机器学习模型，区分T1/T2与T3/T4期胃癌，准确率达85%以上。神经内分泌肿瘤分级胰腺癌与慢性胰腺炎鉴别通过CT动脉期肿瘤强化均匀性与18F-FDGPET代谢异质性特征，无创预测G1/G2与G3级胰腺神经内分泌肿瘤（pNETs）。利用MRI动态增强序列的峰强化时间（TTP）和空间异质性特征，区分胰腺癌与局灶性胰腺炎，避免误诊导致的过度治疗。基于MRI多序列（T2WI、DWI）的囊壁厚度、分隔强化模式等特征，建立胰腺囊性肿瘤（如IPMN）恶性潜能预测模型，减少不必要手术。整合术前CT影像组学标签（如肿瘤-胰腺界面模糊度）与CA19-9水平，构建术后复发风险评分系统，指导辅助化疗决策。囊性病变良恶性判别术后复发风险分层胰腺疾病分析影像组学在骨关节疾病中的应用10骨肿瘤诊断与评估肿瘤异质性分析预后标志物挖掘治疗反应预测影像组学通过高通量提取CT、MRI图像中的纹理特征（如灰度共生矩阵、小波变换），量化肿瘤内部结构异质性，辅助鉴别良恶性骨肿瘤（如骨肉瘤与软骨肉瘤）。基于PET-CT的代谢参数（如SUVmax）和动态增强MRI的灌注特征，构建模型预测化疗或靶向治疗后的肿瘤坏死率，指导个体化方案调整。联合临床病理数据，筛选与生存期相关的影像组学标签（如瘤周水肿的放射学特征），为骨转移瘤患者提供风险分层依据。骨质疏松定量分析4多模态数据融合3治疗疗效监测2骨折风险预测1骨微结构评估整合QCT的骨密度数据与MRI的骨髓脂肪分数，构建综合评分系统，提升骨质疏松诊断的敏感性和特异性。利用MRI-T2WI序列的纹理分析（如熵值、均匀度），识别骨质量下降的早期征象，预测椎体压缩性骨折风险。动态对比增强MRI的影像组学特征（如血管渗透性参数）可量化抗骨吸收药物对骨代谢的改善效果。通过高分辨率CT图像提取骨小梁间距、厚度等参数，结合机器学习算法（如随机森林）建立骨质疏松诊断模型，弥补DXA仅测量骨密度的局限性。关节炎影像特征研究软骨损伤分级基于3D-MRI的影像组学模型（如支持向量机）自动分割关节软骨，量化表面缺损深度和面积，实现骨关节炎的早期分级。滑膜炎症评估动态增强MRI的时序特征（如强化斜率）结合深度学习，无创评估类风湿关节炎滑膜血管翳活动度，替代有创活检。生物标志物关联通过PET-MRI提取关节局部葡萄糖代谢与铁沉积特征，探索其与炎症因子（如IL-6）的相关性，为靶向治疗提供影像学依据。影像组学质量控制与标准化11影像采集参数标准化设备参数一致性确保不同医疗机构或设备型号的扫描协议（如层厚、分辨率、磁场强度）保持一致，避免因参数差异导致特征提取偏差。例如，CT扫描中的管电流、kVp设置需遵循国际标准（如QIBA协议）。患者状态控制数据存储格式统一规范患者准备流程（如空腹、呼吸训练），减少运动伪影和生理波动对影像质量的影响，尤其适用于动态增强MRI或PET-CT检查。采用DICOM标准存储原始数据，并记录完整的元数据（如采集时间、重建算法），便于后续多中心数据整合与溯源。123采用组内相关系数（ICC）或Bland-Altman分析评估不同医师勾画同一病灶的特征变异，优先保留ICC>0.8的高稳定性特征（如体积、球形度）。评估特征提取工具（如PyRadiomics）中参数设置（如灰度离散化bin数量）对结果的影响，固定关键参数以降低变异风险。对比不同去噪算法（非局部均值vs.小波变换）或配准方法对纹理特征（如GLCM对比度）的影响，筛选对预处理不敏感的稳健特征。ROI勾画一致性验证预处理鲁棒性测试算法参数敏感性分析通过量化特征对ROI勾画、图像预处理及算法参数的敏感性，确保影像组学模型的可重复性与临床适用性。特征提取稳定性分析多中心研究数据一致性采用ComBat或Z-score标准化消除设备间信号强度差异，尤其适用于MRI多中心数据（如T1/T2加权像的灰度分布校正）。建立共享质控数据库（如Phantom影像库），定期校验各中心设备性能，确保长期数据可比性。跨中心数据校准通过交叉中心验证（如留一中心验证）评估模型性能衰减，筛选对中心差异不敏感的通用特征（如形态学特征优于纹理特征）。结合联邦学习技术，在保护数据隐私的前提下联合训练模型，提升多中心数据的利用率与模型鲁棒性。特征泛化性验证影像组学面临的挑战12不同设备（如CT/MRI厂商差异）、扫描参数（层厚、电压）及重建算法会导致特征提取偏差，例如肺部CT层厚从1mm增至5mm可使纹理特征误差超30%。影像采集异质性手动分割依赖医师经验，不同观察者对肿瘤边界的界定差异可达15%-20%，影响模型稳定性；自动分割算法在复杂病灶（如浸润性生长）中精度仍不足。分割一致性缺陷缺乏统一的特征提取标准（如IBSI指南执行差异），同一病灶在不同软件（PyRadiomicsvs.自研工具）中提取的纹理特征可能显著不同。特征标准化不足现有技术多基于静态影像，难以捕捉肿瘤治疗过程中的生物学动态变化（如免疫微环境演变或耐药突变）。动态监测局限技术局限性分析01020304临床验证与转化难题回顾性数据主导90%以上研究使用单中心回顾性数据，模型在前瞻性多中心验证中性能下降显著（AUC普遍降低0.1-0.15）。深度学习模型虽能预测化疗敏感性，但无法阐明其决策依据（如是否依赖血管生成特征或坏死区域占比），导致临床医生信任度低。现有模型多针对单一任务（如良恶性鉴别），而实际诊疗需要端到端解决方案（从诊断到疗效预测的全流程支持）。生物学解释缺失临床实用性瓶颈伦理与数据安全问题医院、设备厂商与AI公司对影像数据的归属权缺乏明确法律界定，影响多中心合作研究推进。DICOM图像包含可识别信息（如面部特征），跨机构共享时匿名化处理不彻底可能导致数据泄露。训练数据过度依赖特定人群（如欧美患者），导致模型在亚洲或非洲人群中的泛化性下降。当AI辅助决策出现误诊时，医师、算法开发者与设备供应商的责任划分尚无明确法规依据。患者隐私风险数据所有权争议算法偏见隐患临床责任界定困难影像组学未来发展方向13通过整合高分辨率磁共振（解剖地图）与PET代谢显像（生理热力图），实现可疑病灶与重要功能区空间关系的立体可视化，如癫痫灶定位中"大脑沙盘"技术的应用。多模态影像融合技术结构-功能互补融合采用预训练基础模型（如FM-LCT）分别从平扫CT和增强CT中提取768维深度特征，通过平均池化实现多源信息融合，显著提升肺癌新辅助治疗疗效预测的准确性。跨模态特征提取结合Florence模型生成的语言描述与DINO的开放集检测能力，为图像融合过程注入文本特征和语义掩码双重引导，解决传统方法依赖单一损失函数的局限性。开放集语义引导微小病灶智能识别基于深度学习的AI模型可自动标注肉眼难以察觉的皮质发育不良、海马体积微变等隐匿性病灶，在癫痫诊断中实现敏感度提升30%的突破。多参数决策模型整合脑电网络特征、影像组学信息和临床数据构建个体化预测系统，如LUNAI-fCT模型通过随机森林算法实现肺癌pCR的无创预测（AUC0.92）。实时动态分析利用RWKVFusion框架的线性复杂度优势，对高分辨率医学影像进行实时处理，在心脏压塞急诊评估中实现4K图像秒级分析。人机协同校验建立"AI初筛-医生复核"的双向工作流，在缩窄性心包炎鉴别诊断中将误诊率从15%降至5%以下。人工智能辅助诊断系统01020304个体化诊疗方案制定影像组学标签系统通过心脏CT纹理分析量化心包增厚程度，结合CMR晚期钆增强特征，为心包炎亚型分类提供客观分级标准。基于PET/CT代谢参数与超声弹性成像的联合