影像組學的臨床應用研究

1、影像組學的臨床應用研究 主要內(nèi)容 概念 處理流程 影像組學的臨床應用 影像組學的優(yōu)勢 結構成像結構成像 功能成像功能成像 分子生物學分子生物學 分子影像學分子影像學 數(shù)字化醫(yī)學影像學數(shù)字化醫(yī)學影像學基因組學基因組學 影像組學影像組學 radiomics 醫(yī)學影像學醫(yī)學影像學 一、概 念 最早由荷蘭學者在最早由荷蘭學者在2012年提出；年提出； 指從影像（指從影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，實現(xiàn)腫等）中高通量地提取大量影像信息，實現(xiàn)腫 瘤分割、特征提取與模型建立，憑借對海量影像數(shù)據(jù)信息進行更深層瘤分割、特征提取與模型建立，憑借對海量影像數(shù)據(jù)信息進行更深層 次的挖掘、預測

2、和分析來輔助醫(yī)師做出最準確的診斷。次的挖掘、預測和分析來輔助醫(yī)師做出最準確的診斷。 直觀地理解為將直觀地理解為將視覺影像信息視覺影像信息轉化為深層次的特征來進行轉化為深層次的特征來進行量化量化研究。研究。 大數(shù)據(jù) 定義：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理和分析等方面都定義：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理和分析等方面都 大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)范圍。大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)范圍。 主要特征：主要特征：“4V” Volume：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模 Velocity：快速的數(shù)據(jù)流轉：快速的數(shù)據(jù)流轉 Variety：多樣的數(shù)據(jù)類型：多樣的數(shù)據(jù)類型 Value：

3、價值大，價值密度低：價值大，價值密度低 影像組學利用大數(shù)據(jù)挖掘技術定量腫瘤異質(zhì)影像組學利用大數(shù)據(jù)挖掘技術定量腫瘤異質(zhì) 性，實現(xiàn)精準診療決策，提高患者的生存期性，實現(xiàn)精準診療決策，提高患者的生存期 二、處理流程 （1）影像數(shù)據(jù)的獲??；）影像數(shù)據(jù)的獲??； （2）圖像的分割與繪制；）圖像的分割與繪制； （3）特征的提取和量化；）特征的提取和量化； （4）影像數(shù)據(jù)庫的建立；）影像數(shù)據(jù)庫的建立； （5）分類和預測。）分類和預測。 影像數(shù)據(jù)的獲取影像數(shù)據(jù)的獲取 入組數(shù)據(jù)需要具有相同或相似的采集參數(shù)，入組數(shù)據(jù)需要具有相同或相似的采集參數(shù)， 保證數(shù)據(jù)不會受到機型、參數(shù)的影響。保證數(shù)據(jù)不會受到機型、參數(shù)的影響。

4、 CT：可能是最為直接且最容易進行比對的，信號強度能與組織密可能是最為直接且最容易進行比對的，信號強度能與組織密 度聯(lián)系起來度聯(lián)系起來 PET-CT：主要的挑戰(zhàn)是對示蹤劑計量的校對和代謝容量或主要的挑戰(zhàn)是對示蹤劑計量的校對和代謝容量或VOI的的 重建問題重建問題 MRI：磁共振影像信號強度變量，來源于組織各種內(nèi)在固有屬性磁共振影像信號強度變量，來源于組織各種內(nèi)在固有屬性 復雜的相互作用復雜的相互作用 NSCLC腫瘤中，影像組學特征的可變性與不同的腫瘤中，影像組學特征的可變性與不同的CT掃描的圖像有關。應考慮掃描的圖像有關。應考慮 這些相互掃描的差異，并在未來的研究中盡量減少它們的影響。這些相互

5、掃描的差異，并在未來的研究中盡量減少它們的影響。 Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features 異質(zhì)性優(yōu)化框架（異質(zhì)性優(yōu)化框架（HOF）降低由于采集降低由于采集MR圖像的儀器、方案的不同對腫圖像的儀器、方案的不同對腫 瘤的異質(zhì)性分析所造成的影響。瘤的異質(zhì)性分析所造成的影響。 質(zhì)控指南的開發(fā)：質(zhì)控指南的開發(fā)：影像特征影像特征(分辨率、重建以及參數(shù)獲取分辨率、重建以及參數(shù)獲取) 臨床參數(shù)臨床參數(shù)(疾病階段、疾病的類型和結果疾病階段、疾病的類型和結果) 大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù) 圖像的分割與繪制圖像的分割與繪制 將

6、圖像分割為感興趣容量將圖像分割為感興趣容量(volumes-of-interest VOI) 人工手動人工手動 ：精度最高精度最高，費時費力，重復性低，費時費力，重復性低 半自動：半自動：速度提高速度提高，準確性較低，依賴操作者經(jīng)驗，準確性較低，依賴操作者經(jīng)驗 自動：自動：重復性好重復性好，研究階段研究階段 圖像分割算法圖像分割算法 基于閾值的分割方法：廣泛基于閾值的分割方法：廣泛 基于邊緣的分割方法基于邊緣的分割方法 基于區(qū)域的分割方法基于區(qū)域的分割方法 特征提取與量化特征提取與量化 廣義：通過變換的方法用低維空間表示高維度特征數(shù)據(jù)；廣義：通過變換的方法用低維空間表示高維度特征數(shù)據(jù)； 狹義：

7、將狹義：將ROI分割完成后，就可以對其進行特征提取。分割完成后，就可以對其進行特征提取。 特征：特征： 常見描述病變的術語（形狀、大小、密度、邊緣等）常見描述病變的術語（形狀、大小、密度、邊緣等） 病變定性的描述病變定性的描述 通過計算機分析提取的不可視特征（直方圖、紋理、分形通過計算機分析提取的不可視特征（直方圖、紋理、分形 維等）維等）定量描述病變的異質(zhì)性（腫瘤）定量描述病變的異質(zhì)性（腫瘤） 數(shù)據(jù)庫的建立與共享數(shù)據(jù)庫的建立與共享 個體化數(shù)據(jù)分析個體化數(shù)據(jù)分析 在分析定量在分析定量Radiomics特征時特征時，需要考慮影像采集參數(shù)不需要考慮影像采集參數(shù)不 同、呼吸運動位移帶來的干擾同、呼吸

8、運動位移帶來的干擾，使用合理的方法使用合理的方法篩選抗篩選抗 噪聲能力強的噪聲能力強的Radiomics特征特征，并通過調(diào)整參數(shù)并通過調(diào)整參數(shù)，提高影提高影 像特征的穩(wěn)定性。像特征的穩(wěn)定性。 ROI的勾畫應具有較好的的勾畫應具有較好的可重復性及準確性可重復性及準確性。 模型的建立應通過努力擴大樣本數(shù)量、選擇合適的機器模型的建立應通過努力擴大樣本數(shù)量、選擇合適的機器 學習演算法學習演算法，提高預測效能、提高預測效能、盡量降低過擬合風險盡量降低過擬合風險。 Radiomics的研究結果必須具有可重復性的研究結果必須具有可重復性，得到多中心研得到多中心研 究的驗證。為了實現(xiàn)較高的可靠性與可重復性究的

9、驗證。為了實現(xiàn)較高的可靠性與可重復性，在在 Radiomics研究流程的各個步驟和臨床上研究流程的各個步驟和臨床上, 均有不同的困均有不同的困 難需要克服難需要克服。 三、影像組學的臨床應用 1、良惡性病變的鑒別診斷及腫瘤分期、良惡性病變的鑒別診斷及腫瘤分期 輔助診斷肺結節(jié)的良惡性輔助診斷肺結節(jié)的良惡性：Radiomics可以提高肺部結節(jié)可以提高肺部結節(jié) 診斷的準確性。診斷的準確性。 與良性結節(jié)相比與良性結節(jié)相比, 惡性結節(jié)的惡性結節(jié)的CT密度直方圖具有更高的峰密度直方圖具有更高的峰 度和更低的偏度度和更低的偏度, ROC曲線下面積曲線下面積0.710.83。利用肺結節(jié)。利用肺結節(jié) 的分形維度

10、可以將肺癌與肺炎、結核區(qū)分開。綜合利用形的分形維度可以將肺癌與肺炎、結核區(qū)分開。綜合利用形 狀、大小、直方圖特征狀、大小、直方圖特征, 可以將判斷結節(jié)良惡性質(zhì)的可以將判斷結節(jié)良惡性質(zhì)的ROC 曲線下面積從曲線下面積從0.79提高到提高到0.84 Radiomics of Lung Nodules: A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging Features Radiological Image traits Predictive of Cancer Status in Pulm

11、onary Nodules Effects of contrast-enhancement, reconstruction slice thickness and convolution kernel on the diagnostic performance of radiomics signature in solitary pulmonary nodule A Clinical Model To Estimate the Pretest Probability of Lung Cancer in Patients With Solitary Pulmonary Nodules （PET）

12、 SCREENING AND EARLY DETECTION OF LUNG CANCER 11 papers related to computed tomography (CT) Radiomics, 3 to Radiomics or texture analysis with positron emission tomography (PET) and 8 relating to PET/CT Radiomics. There are two main applications of Radiomics, the classification of lung nodules (diag

13、nostic) or prognostication of established lung cancer (theragnostic). Radiomics applied to lung cancer( 2016 ) 分期分期 CT對縱隔淋巴結分期的價值有限，紋理分析可以測量肉對縱隔淋巴結分期的價值有限，紋理分析可以測量肉 眼不能見的腫瘤異質(zhì)性，眼不能見的腫瘤異質(zhì)性，CT 紋理分析可能準確的鑒別良紋理分析可能準確的鑒別良 惡性淋巴結。惡性淋巴結。 Quantitative CT texture and shape analysis: Can it differentiate benign

14、and malignant mediastinal lymph nodes in patients with primary lung cancer? 2、腫瘤的異質(zhì)性，腫瘤的治療反應及療效評估、腫瘤的異質(zhì)性，腫瘤的治療反應及療效評估 由于在由于在CT上，輻射誘發(fā)的肺損傷與復發(fā)的腫瘤表現(xiàn)相上，輻射誘發(fā)的肺損傷與復發(fā)的腫瘤表現(xiàn)相 似，因此評估似，因此評估SABR的療效是復雜的，目前推薦的療效是復雜的，目前推薦CT， PET-CT評價，但是效果欠佳，使用新方法如紋理分析評價，但是效果欠佳，使用新方法如紋理分析 等影像組學，形成大數(shù)據(jù)，可以作為常規(guī)，早期、精等影像組學，形成大數(shù)據(jù)，可以作為常規(guī)，早期

15、、精 準的評價。準的評價。 New techniques for assessing response after hypofractionated radiotherapy for lung cancer（2014） 利用利用Radiomics方法方法, 可以提高腫瘤體積測量的精度?？梢蕴岣吣[瘤體積測量的精度。 在體積之外的參數(shù)中在體積之外的參數(shù)中，CT密度變異度可獨立預測腫瘤對密度變異度可獨立預測腫瘤對 TKI治療的反應治療的反應。 Cunliffe等觀察到等觀察到12個與放射性肺損傷的發(fā)生密切相關的個與放射性肺損傷的發(fā)生密切相關的 Radiomics特征?？蓭椭R床醫(yī)生提早發(fā)現(xiàn)放射性肺損

16、傷特征?？蓭椭R床醫(yī)生提早發(fā)現(xiàn)放射性肺損傷 的發(fā)生的發(fā)生，并，并及時進行干預及時進行干預，可，可提高提高NSCLC放療安全性。放療安全性。 Radiomics輔助治療方案的制定和隨訪輔助治療方案的制定和隨訪 聯(lián)合鉑類的化療方案引起腫瘤代謝的改變，腫瘤的異質(zhì)聯(lián)合鉑類的化療方案引起腫瘤代謝的改變，腫瘤的異質(zhì) 性會發(fā)生變化，也會引起整個腫瘤或局部一定程度的紋性會發(fā)生變化，也會引起整個腫瘤或局部一定程度的紋 理特征改變，這個改變對于預測局部晚期理特征改變，這個改變對于預測局部晚期NSCLC患者的患者的 治療反應和生存期有一定的價值。治療反應和生存期有一定的價值。 Early Change in Met

17、abolic Tumor Heterogeneity during Chemoradiotherapy and Its Prognostic Value for Patients with Locally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 3、腫瘤轉移及預后的預測模型、腫瘤轉移及預后的預測模型 In radiation oncology, these models combine both predictive and prognostic data factors from clinical, imaging, molecular and other s

18、ources to achieve the highest accuracy to predict tumor response and follow-up event rates。- Predicting outcomes in radiation oncology multifactorial decision support systems。 腫瘤轉移及預后的預測模型腫瘤轉移及預后的預測模型 紋理特征可以作為一種預后指標預測軟組織肉瘤是紋理特征可以作為一種預后指標預測軟組織肉瘤是 否發(fā)生轉移。同時用影像組學特征構建預測模型，否發(fā)生轉移。同時用影像組學特征構建預測模型， 紋理作為一種腫瘤內(nèi)

19、部異質(zhì)性的生物標記物，可以紋理作為一種腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的生物標記物，可以 幫助醫(yī)師對病理進行更深入的分析。幫助醫(yī)師對病理進行更深入的分析。 腫瘤基因表型預測腫瘤基因表型預測 Yoon等將等將CT和和PET中提取的中提取的Radiomics特征與年齡、腫瘤分特征與年齡、腫瘤分 期、最大期、最大SUV值結合起來建模值結合起來建模, 可區(qū)分可區(qū)分ALK、ROS1、RET融融 合基因陽性和陰性的肺腺癌。合基因陽性和陰性的肺腺癌。 Aerts等發(fā)現(xiàn)等發(fā)現(xiàn),，GLCM和和CLRL中提取的中提取的CT紋理特征與基因表紋理特征與基因表 達模式強烈相關。達模式強烈相關。 Radiomics特征能反映生物組學信息的

20、可能特征能反映生物組學信息的可能，將為指導靶將為指導靶 向和免疫治療個體化以及療效監(jiān)測和治療方案的調(diào)整帶來向和免疫治療個體化以及療效監(jiān)測和治療方案的調(diào)整帶來 更多機會。更多機會。 影像組學基于數(shù)據(jù)進行分析，提取高維圖像特征作為新的影像組學基于數(shù)據(jù)進行分析，提取高維圖像特征作為新的 生物標記物來幫助臨床決策。用影像組學特征預測突變型生物標記物來幫助臨床決策。用影像組學特征預測突變型 表皮生長因子受體（表皮生長因子受體（EGFR）的文獻中提到，用）的文獻中提到，用5個影像組個影像組 學特征集和病理分級、是否抽煙等臨床特征相結合，可以學特征集和病理分級、是否抽煙等臨床特征相結合，可以 將僅由臨床特征預測突變得到的曲線下面積由將僅由臨床特征預測突變得到的曲線下面積由0.667提高提高 到到0.709。 影像學檢查影像學檢查無創(chuàng)無創(chuàng), 可獲得更好的患者依從性可獲得更好的患者依從性, 并減輕對患并減輕對患 者的創(chuàng)傷。者的創(chuàng)傷。 影像學檢查獲取的是腫瘤在人體內(nèi)的信息影像學檢查獲取的是腫瘤在人體內(nèi)的信息, 可以實現(xiàn)對可以實現(xiàn)對 腫瘤生物學特性的腫瘤生物學特性的在體監(jiān)測在體監(jiān)測。而活檢等方法是對離體標本。而活檢等方法是對離體標本 進行檢測進行檢測, 其結果可能與在體腫瘤有差異。其結果可能與在體腫瘤有差異。 Radiomics是對腫瘤是對腫瘤整體的特征整體的特征進行分析進行分析, 反