胰腺癌是一种极为凶险、高度恶性的消化道肿瘤，其发病呈明显年轻化趋势，我国胰腺癌发病率和病死率逐年上升，发病率占我国恶性肿瘤的第6位，死亡率占第9位^［1］。影像学检查在胰腺癌的检出、准确诊断、鉴别诊断、评估手术获益、疗效评估及预后预测等多个临床诊疗环节均发挥重要作用^［2］，而传统的影像检查只能显示病变和器官简单的特征^［3］，如形态、大小、强化方式等，尤其在评估胰腺癌放化疗及新辅助治疗疗效等方面存在一定局限性^［4］。影像组学源于计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD）^［5］，可提取肉眼无法识别的高通量影像特征，将图像转化为具有高分辨率、可发掘的空间数据，并应用自动化数据特征化算法对影像数据进行更深层次的挖掘、预测、分析，从而全面、无创地识别病变异质性，反映病变的生物学行为，进而辅助医师做出最准确的诊断。此外，影像组学可与其他数据（如病理数据、基因数据）联合，从而更好地区分病变表型、预测病变治疗反应及预后^{［6, 7, 8, 9, 10］}。影像组学的流程主要包括收集数据、数据标注、特征提取、算法建模及模型应用5个方面。