影像组学（radiomics）是一种研究方法，通过从医学影像中提取大量的定量特征来揭示与生物学过程、疾病特征和治疗反应相关的模式。影像组学研究报告应当包含以下内容：
引言： 简要介绍研究背景、研究问题、目的和意义。阐述影像组学在此研究领域的应用和潜在价值。
数据和方法： 详细描述以下方面：
a. 数据来源：说明使用的医学影像数据集，包括数据类型（如CT、MRI等）、数据量、研究对象的病理类型及临床特征等。
b. 影像预处理：描述对原始影像进行的预处理步骤，如图像重采样、噪声去除、强度标准化等。
c. 影像分割：介绍用于提取感兴趣区域（ROI/VOI）的分割方法，如手动分割、半自动分割或自动分割算法等。
d. 特征提取：列举从影像中提取的特征类型，如形状特征、强度特征、纹理特征等，并描述特征提取的具体方法和工具。
e. 特征选择和降维：介绍用于筛选最有意义特征的方法，如相关性分析、主成分分析（PCA）等。
f. 建模和验证：说明所采用的机器学习或统计模型，如支持向量机、随机森林等。描述模型训练和验证的方法，如交叉验证、自助法等。明确评估模型性能的指标，如准确率、敏感性、特异性等。
结果： 报告研究结果，包括以下方面：
a. 影像分割结果的展示和评估。
b. 特征选择和降维的结果。
c. 模型性能评估结果及与其他方法的比较。
d. 若适用，可展示散点图、热力图、ROC曲线等结果可视化图形。
讨论： 分析研究结果的意义，探讨影像组学特征与生物学过程、临床特征或预后的关联。讨论研究局限和可能的改进方向。可以与其他研究进行对比和讨论。
结论： 总结研究的主要发现和贡献，概括影像组学在此领域的潜在应用和价值。明确研究的创新点和未来研究方向。
参考文献： 列出在研究过程中引用的文献，确保所有引用均遵循相应的引用格式。
表格和图像： 如果需要，可以在报告中插入表格和图像来辅助说明研究过程和结果。确保所有表格和图像均有清晰的标题和图例，并在正文中进行解释和引用。
附录： 可选部分，可以包含研究中使用的代码、算法、详细的实验步骤和结果等补充材料。
整个报告应当结构清晰、论述严谨、数据准确，以便读者更好地理解研究方法和成果。请注意，不同的学术期刊或会议可能有不同的格式要求，所以在提交报告前，请务必查阅相应的投稿指南并遵循其规定。
