PET影像组学的特别之处主要在于它利用了功能信息，如代谢活动、受体结合等，从而为研究者提供了与病理生理过程有关的信息。这种信息有助于疾病诊断、病程评估和预后预测。然而，由于PET影像的特性，进行PET影像组学研究时需要注意以下几点：
图像质量和分辨率：PET图像通常具有较低的空间分辨率和信噪比，这可能影响到特征的提取和准确性。因此，在预处理和特征提取阶段要特别关注图像质量的改善。
标准化：PET影像的定量性取决于各种技术因素，如扫描仪类型、重建算法、注射剂量等。为了确保影像组学特征在不同数据集之间具有可比性，需要进行适当的标准化。
配准和融合：如前所述，PET影像通常缺乏解剖结构信息，因此需要借助MRI或CT进行精确的分割。这就需要将PET影像与MRI或CT影像进行精确的配准和融合，以利用它们的互补信息。
分割：PET图像的分割较为困难，可能需要采用多种方法（如阈值法、基于图形的方法、机器学习等）来获得最佳结果。同时，考虑到PET图像的固有噪声，可能需要在分割后对结果进行平滑处理以减小误差。
特征选择：PET影像组学涉及大量特征的提取，包括形状、强度、纹理等。为了避免过拟合和提高模型的泛化能力，需要采用合适的特征选择方法，如主成分分析（PCA）、最小冗余最大相关（mRMR）等。
多模态影像组学：结合PET、MRI和/或CT的多模态影像组学可以提供更全面的信息，从而改善诊断和预后评估的准确性。但这需要处理好不同模态之间的配准、融合和特征提取等问题。
