手工特征（hand-crafted features）和深度特征（deep-learning features）是影像组学中两种不同的特征提取方法。它们在特征提取的方式、模型训练和应用领域上有着明显的异同。
异：
特征提取方式：手工特征是根据领域知识和经验设计的，通过人工定义的算法来从图像中提取特征。而深度特征则是通过训练深度学习模型（如卷积神经网络）自动学习到的。
模型训练：手工特征的提取方法通常不涉及模型训练，而深度特征需要通过大量数据对深度学习模型进行训练，以便模型能够自动学习到图像中的特征表示。
特征表达能力：手工特征通常有限于人类的领域知识和经验，可能无法充分捕捉图像中的所有信息。而深度特征能够通过层次化的方式自动学习到更为丰富和抽象的特征表示。
泛化能力：深度特征在许多任务上具有较好的泛化能力，尤其是在面对大量、复杂的数据时。而手工特征可能在不同的任务和数据集之间泛化能力有限。
同：
目标：两者都是为了从图像中提取特征表示，以便进行后续的分类、分割、回归等任务。
应用领域：手工特征和深度特征均可应用于医学影像分析、计算机视觉和图像处理等领域。
总结，手工特征和深度特征在影像组学中具有明显的差异，但它们的目标和应用领域是相似的。随着深度学习技术的发展，深度特征已经在许多应用场景中取得了优于手工特征的性能。然而，在某些特定任务和数据限制的情况下，手工特征仍然具有一定的应用价值。
