人工智能影像组学的科研操作步骤：
数据获取：收集医学影像数据，如彩超、CT、MRI、PET等。
图像分割：对影像进行分割，将感兴趣的区域（如肿瘤）从周围的组织中分离出来。
特征提取：从分割后的影像中提取大量的数学、几何和统计特征，包括形状、纹理、灰度等。这些特征可以反映组织的形态、结构和组织特性。
特征选择：根据特征的相关性、重要性和预测能力等进行筛选和选择最具有代表性的特征。
建模和分析：利用选定的特征进行建模和分析，可以使用机器学习、统计学方法等来构建预测模型，发现生物学模式、进行疾病诊断、预后评估等。
