脑胶质瘤研究中影像组学存在的问题。目前的研究大多是回顾性的，没有前瞻性的研究。目前，基于像素的图像数据分析需要对肿瘤进行整体分割，这是该方法研究和临床应用的瓶颈。此外，机器学习的开发和验证需要大量完整的注释数据库。因此，需要多学科的努力和多中心的合作。图像数据的质量评价非常重要，因为它直接影响图像组学结果的准确性。各种数据源（如不同的医疗机构）和不同的数据类型（如多种成像参数的数据）使这些数据的共享和集中管理成为一个复杂的问题。
此外，由于缺乏引导图像定量分析的标准化方法，很难比较图像组学的结果。因此，有必要对不同成像方案和参数的数据进行标准化。图像组学临床应用的挑战在于图像采集方案的标准化、准确的图像准确性和肿瘤分割。
总之，图像组学为胶质瘤的图像研究提供了一种新的方法，可以从现有的图像数据中提取大量的量化信息，大大提高了现有成像模式的价值。未来，随着自身的进一步完善，图像组学将在胶质瘤的研究中发挥更大的作用。
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