人工智能(AI)和成像技术的最新进展显着改变了肿瘤学的诊断和治疗景观(1-3)。越来越多的成像方式,例如CT,PET,US和MRI,正在越来越多地用于肿瘤成像(4-7),而新兴的跨学科领域(例如MR-LINAC)获得了相当多的牵引力(8,9)。肿瘤学中成像和治疗的这种加速融合强调,迫切需要进一步探索包括放射治疗在内的各种肿瘤学专业的AI和成像以增强癌症护理的作用。应对这种需求,提出了标题为“肿瘤学中的人工智能和成像”的主题,从而汇总了149名领域的作者/专家的19项贡献。这些贡献深入研究了AI和成像在肿瘤诊断和治疗中的潜力,探讨了新兴的AI驱动模型,以进行肿瘤学诊断和预测,并强调了从医学图像中提取定量特征以预测肿瘤行为,治疗反应和患者预后。