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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(shì)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(shí)現(xiàn)腫瘤分割、特征提取與模型建立,憑借對(duì)海量影像數(shù)據(jù)信息進(jìn)行更深層次的挖掘、預(yù)測(cè)和分析來(lái)輔助醫(yī)師做出最準(zhǔn)確的診斷。直觀地理解為將視覺(jué)影像信息轉(zhuǎn)化為深層次的特征來(lái)進(jìn)行量化研究。大數(shù)據(jù)定義:一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理和分析等方面都大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)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(jià)值大,價(jià)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(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)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(kù)的建立;(5)分類和預(yù)測(cè)。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(huì)受到機(jī)型、參數(shù)的影響。CT:可能是最為直接且最容易進(jìn)行比對(duì)的,信號(hào)強(qiáng)度能與組織密度聯(lián)系起來(lái)PET-CT:主要的挑戰(zhàn)是對(duì)示蹤劑計(jì)量的校對(duì)和代謝容量或VOI的重建問(wèn)題MRI:磁共振影像信號(hào)強(qiáng)度變量,來(lái)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(lái)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(duì)腫瘤的異質(zhì)性分析所造成的影響。質(zhì)控指南的開(kāi)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(dòng):精度最高,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,重復(fù)性低半自動(dòng):速度提高,準(zhǔn)確性較低,依賴操作者經(jīng)驗(yàn)自動(dòng):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(guò)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(duì)其進(jìn)行特征提取。特征:常見(jiàn)描述病變的術(shù)語(yǔ)(形狀、大小、密度、邊緣等)——病變定性的描述通過(guò)計(jì)算機(jī)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(kù)的建立與共享個(gè)體化數(shù)據(jù)分析在分析定量Radiomics特征時(shí),需要考慮影像采集參數(shù)不同、呼吸運(yùn)動(dòng)位移帶來(lái)的干擾,使用合理的方法篩選抗噪聲能力強(qiáng)的Radiomics特征,并通過(guò)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(zhǔn)確性。模型的建立應(yīng)通過(guò)努力擴(kuò)大樣本數(shù)量、選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法,提高預(yù)測(cè)效能、盡量降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。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(yàn)證。為了實(shí)現(xiàn)較高的可靠性與可重復(fù)性,在Radiomics研究流程的各個(gè)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(zhǔn)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(kāi)。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(duì)縱隔淋巴結(jié)分期的價(jià)值有限,紋理分析可以測(cè)量肉眼不能見(jiàn)的腫瘤異質(zhì)性,CT紋理分析可能準(zhǔn)確的鑒別良惡性淋巴結(jié)。QuantitativeCTtexturea

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