影像組學(xué)的臨床應(yīng)用研究

影像組學(xué)的臨床應(yīng)用研究郭小芳

主要內(nèi)容概念處理流程影像組學(xué)的臨床應(yīng)用影像組學(xué)的優(yōu)勢結(jié)構(gòu)成像功能成像分子生物學(xué)分子影像學(xué)數(shù)字化醫(yī)學(xué)影像學(xué)基因組學(xué)影像組學(xué)radiomics醫(yī)學(xué)影像學(xué)一、概念最早由荷蘭學(xué)者在2012年提出；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(yù)測和分析來輔助醫(yī)師做出最準確的診斷。直觀地理解為將視覺影像信息轉(zhuǎn)化為深層次的特征來進行量化研究。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：“4V”Volume：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模Velocity：快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)Variety：多樣的數(shù)據(jù)類型Value：價值大，價值密度低

影像組學(xué)利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)定量腫瘤異質(zhì)性，實現(xiàn)精準診療決策，提高患者的生存期二、處理流程（1）影像數(shù)據(jù)的獲??；（2）圖像的分割與繪制；（3）特征的提取和量化；（4）影像數(shù)據(jù)庫的建立；（5）分類和預(yù)測。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)，保證數(shù)據(jù)不會受到機型、參數(shù)的影響。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VOI的重建問題MRI：磁共振影像信號強度變量，來源于組織各種內(nèi)在固有屬性復(fù)雜的相互作用NSCLC腫瘤中，影像組學(xué)特征的可變性與不同的CT掃描的圖像有關(guān)。應(yīng)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。MeasuringComputedTomographyScannerVariabilityofRadiomicsFeatures異質(zhì)性優(yōu)化框架（HOF）——降低由于采集MR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。質(zhì)控指南的開發(fā)：影像特征(分辨率、重建以及參數(shù)獲取)臨床參數(shù)(疾病階段、疾病的類型和結(jié)果)大數(shù)據(jù)圖像的分割與繪制將圖像分割為感興趣容量(volumes-of-interest

VOI)人工手動：精度最高，費時費力，重復(fù)性低半自動：速度提高，準確性較低，依賴操作者經(jīng)驗自動：重復(fù)性好，研究階段圖像分割算法基于閾值的分割方法：廣泛基于邊緣的分割方法基于區(qū)域的分割方法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)；狹義：將ROI分割完成后，就可以對其進行特征提取。特征：常見描述病變的術(shù)語（形狀、大小、密度、邊緣等）——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、分形維等）——定量描述病變的異質(zhì)性（腫瘤）數(shù)據(jù)庫的建立與共享個體化數(shù)據(jù)分析在分析定量Radiomics特征時，需要考慮影像采集參數(shù)不同、呼吸運動位移帶來的干擾，使用合理的方法篩選抗噪聲能力強的Radiomics特征，并通過調(diào)整參數(shù)，提高影像特征的穩(wěn)定性。ROI的勾畫應(yīng)具有較好的可重復(fù)性及準確性。模型的建立應(yīng)通過努力擴大樣本數(shù)量、選擇合適的機器學(xué)習(xí)演算法，提高預(yù)測效能、盡量降低過擬合風(fēng)險。Radiomics的研究結(jié)果必須具有可重復(fù)性，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(fù)性，在Radiomics研究流程的各個步驟和臨床上,均有不同的困難需要克服。三、影像組學(xué)的臨床應(yīng)用1、良惡性病變的鑒別診斷及腫瘤分期輔助診斷肺結(jié)節(jié)的良惡性：Radiomics可以提高肺部結(jié)節(jié)診斷的準確性。與良性結(jié)節(jié)相比,惡性結(jié)節(jié)的CT密度直方圖具有更高的峰度和更低的偏度,ROC曲線下面積0.71~0.83。利用肺結(jié)節(jié)的分形維度可以將肺癌與肺炎、結(jié)核區(qū)分開。綜合利用形狀、大小、直方圖特征,可以將判斷結(jié)節(jié)良惡性質(zhì)的ROC曲線下面積從0.79提高到0.84RadiomicsofLungNodules:AMulti-InstitutionalStudyofRobustnessandAgreementofQuantitativeImagingFeaturesRadiologicalImagetraitsPredictiveofCancerStatusinPulmonaryNodulesEffectsofcontrast-enhancement,reconstructionslicethicknessandconvolutionkernelonthediagnosticperformanceofradiomicssignatureinsolitarypulmonarynoduleAClinicalModelToEstimatethePretestProbabilityofLungCancerinPatientsWithSolitaryPulmonaryNodules（PET）SCREENINGANDEARLYDETECTIONOFLUNGCANCER11papersrelatedtocomputedtomography(CT)Radiomics,3toRadiomicsortextureanalysiswithpositronemissiontomography(PET)and8relatingtoPET/CTRadiomics.TherearetwomainapplicationsofRadiomics,theclassificationoflungnodules(diagnostic)orprognosticationofestablishedlungcancer(theragnostic).Radiomicsappliedtolungcancer(2016)分期CT對縱隔淋巴結(jié)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，CT紋理分析可能準確的鑒別良惡性淋巴結(jié)。QuantitativeCTtexturea