你这个问题有点深奥，谈两点我的浅见，抛砖引玉，不对请拍砖。
首先，诸如CNN这种模型是黑箱系统，也就是说人类只能读懂输入和输出，中间的运算模型我们是无法理解的，所以在做影像的数据挖掘的时候，很多信息包括你提取出来的特征都不一定对应着实际的临床意义，我们只知道通过模型效能评价和统计学，能把这样的特征和这样的结果关联起来。
其次，目前我没看过肝纤维化和影像组学相关的文献，但我做过影像组学评估宫颈癌脉管癌栓侵犯程度的一部分研究，据我了解，也是有一部分随意性，即使不提多点取活检这种方式，就算是大标本整体切除后送到病理科，他们也是随机切片（而且我们医院病理科都是让规培生和技师切），无法保证100%的实际病理对应，我们就发现过一个，MR肉眼评估已经到了IIIB期，病理科因为取材取到了侵犯的边缘外侧（推测），报了一个不典型增生……因此可见就算是病理，就算是做了免疫组化，也存在误诊漏诊的可能。
