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影像组学的前沿研究与未来挑战

时间:2017-12-09  来源:肿瘤影像学  作者:郭翌等 【复制分享】【讨论-纠错】【举报

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2.3临床决策和疗效监测DX5影像园XCTMR.com
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不同于传统的医学影像辅助诊断,影像组学基于数据分析的方法从大量医学图像中挖掘出图像特征作为新的生物标记,有助于临床选择合适的治疗方案并监测治疗效果。DX5影像园XCTMR.com
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Shiradkar等提出基于多参数MRI影像组学特征和形变配准模型架构用于前列腺癌局部靶向放疗方案的精准制订。Lopez等研究MRI和磁共振波谱(magnetic resonance spectroscopy, MRS)影像组学特征与临床靶向体积和代谢体积的相互关系时,发现N-乙酰天冬氨酸水平异常的脑胶质瘤代谢肿瘤体积与MRI特征密切相关。Cunliffe等研究食管癌放疗患者CT数据,发现通过影像组学提取的纹理特征值与放射性肺炎的发生密切相关。DX5影像园XCTMR.com
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Huynh等、Hunter等和Mattonen等均使用影像组学方法定量评估肺癌放疗疗效。Huynh等从113例Ⅰ~Ⅱ级NSCLC患者治疗前CT图像中提取1 605个影像组学特征与常规影像学特征,发现小波分解特征与远处转移预后有明显相关性,整体生存期与常规影像学特征和影像组学特征均有关。Hunter等通过定量图像特征模型分析NSCLC患者放疗前CT影像资料,成功预测放疗后肿瘤退缩情况,为肿瘤的治疗评估和生存率预测提出了新的指标。Mattonen等开展了肿瘤放疗专家定性诊断与影像组学定量特征在肺癌放疗效果和复发预测中的比较,结果证明影像组学预测在整个随访期内与临床医师评价基本吻合,但在术后6个月内可早期发现临床医师难以发现的不典型复发病灶。Aerts等定量比较早期NSCLC患者治疗前后的CT图像,用于评价吉非替尼(Gefitinib)新辅助疗法的疗效。类似地,Antunes等在PET/MRI融合图像中开展研究,早期评估靶向药物舒尼替尼治疗转移性肾透明细胞癌的疗效。基于计算机提取乳腺癌DCEMRI图像特征发现,纹理分析可为临床医师在乳腺癌新辅助化疗开始前预测疗效提供更为准确的信息。Yip等研究基于肿瘤区域配准的化疗前后PET/CT纹理特征分析,预测了食管癌化疗效果(AUC>0.70)。Scalco等使用CT图像纹理特征研究头颈癌放疗中腮腺结构和功能的改变,发现放疗后CT密度均值和分形维数明显增加,基于体积和分形维数特征预测腮腺缩小的准确率为71.4%。Jansen等基于DCE-MRI药代动力学模型参数图的影像学特征,评估头颈部鳞状细胞癌放化疗效果,纹理分析表明放化疗可减少肿瘤异质性。夏凡等探索运用影像组学方法评估肝脏组织特征以预测化疗后肝功能异常。DX5影像园XCTMR.com
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Huang等回顾性分析326例结肠癌患者CT图像,建立影像组学模型预测结肠癌淋巴结转移的概率,一致性指数(conformity index,CI)为0.736。Vallières等使用氟脱氧葡萄糖 (fluorodeoxyglucose,FDG)-PET和MRI纹理特征预测软组织肿瘤的肺转移,通过逻辑回归多因素分析获得的FDG-PET/MRI融合图像的4个纹理特征预测效果最好(准确率98%,灵敏度95%,特异度93%)。Coroller等也将影像组学方法用于评价肺腺癌远处转移的可能性。DX5影像园XCTMR.com
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以上研究表明,影像组学可用于治疗方式的选择和临床疗效的监测,对多种癌症的个体化治疗方案制订有指导意义。DX5影像园XCTMR.com
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2.4预后预测DX5影像园XCTMR.com
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2014年,Nature Communication发表了Aerts等的研究,他们从1 019例肺或头颈部肿瘤患者CT数据中提取了440个量化肿瘤图像特征,包括灰度分布、形状和纹理等,这些影像学特征反映肿瘤异质性,与肿瘤病理类型、T分期、基因表达的模式相关。同时,这些特征在多个不典型肺及头颈部肿瘤数据库中显示出较好的预测预后价值,因此认为影像组学在肺癌及头颈部肿瘤中可识别预后表型。针对相同的数据库,Parmar等研究并寻找可靠的机器学习方法用于预测肺及头颈部肿瘤预后,以拓展影像组学在精准医学和肿瘤护理中的应用。DX5影像园XCTMR.com
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Song等研究认为,定量CT的表型特征可发现NSCLC的转移或侵袭能力,对预判肿瘤转归和指导临床个体化治疗具有重要价值。Emaminejad等将基因学生物标记核糖核苷酸还原酶M1(ribonucleotide reductasecatalytic subunit M1,RRM1)和切除修复交叉互补基因1(excision repair cross-complementationgroup 1,ERCC1)与CT影像组学特征联合应用,预测Ⅰ期NSCLC患者术后复发风险,AUC为0.84,显著高于两者独立预测的AUC。Coroller等使用影像组学方法从肺腺癌患者CT图像中提取635个特征预测远处转移和生存期,35个特征与远处转移相关,12个特征与生存期有关,其中LoG特征可显著提升预测的准确率。Paul等进一步通过卷积神经网络提取CT图像特征,对肺癌预后预测的准确率最高达82.5%。DX5影像园XCTMR.com
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Zhou等发现,在不同生存率亚组之间脑胶质瘤MRI区域改变有显著差异。Yang等分析脑胶质瘤的T1WI和T2 Flair图像,找到5种纹理特征,认为可预测脑胶质瘤分子亚型(AUC=0.72)和1年生存率(AUC=0.69),并能取代现有的有创活检。Cui等通过多区域图像定量分析方法,确定了量化肿瘤表面积和强度分布的5个影像标记,并证实具有预测脑胶质瘤预后的能力(CI=0.67,P=0.018),高于传统预测模型。RoisVelazquez等比较了109例脑胶质瘤MRI图像自动分割与医师手动分割的体积吻合度,并分析了与伦勃朗视觉感受图像(visually accessible rembrandt images,VASARI)特征和预后的关联性。DX5影像园XCTMR.com
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Li等认为,MRI定量影像组学特征联合多种基因检测可有效评估乳腺癌的复发风险。Vignati等从T2WI图像中提取GLCM的对比度和均匀性特性,比较其与传统ADC参数对前列腺癌生物侵袭性预测的效果。结果显示,GLCM特征比传统ADC参数与病理Gleason评分的相关性更强,可有效预测低风险的前列腺癌。Zhang等研究72例经过TPF(多西他赛+顺铂+氟尿嘧啶)诱导化疗的晚期头颈部鳞状细胞癌患者,发现肿瘤大小、淋巴结转移、临床变量、CT纹理和直方图特征与患者的总生存率相关。DX5影像园XCTMR.com
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Leijenaar等通过研究,发现并验证542例口咽鳞状细胞癌患者治疗前CT图像的一些影像组学特征,具有较好的预测预后价值,且不受CT伪影的影响。Chicklore等认为,PET/CT融合成像也可通过影像组学的纹理特征分析来预测部分肿瘤的治疗反应和预后。DX5影像园XCTMR.com
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3.影像组学在超声中的初步探索DX5影像园XCTMR.com
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CT、MRI和PET具有标准化的扫查协议,更易于进行医学大数据分析。Lambin等和Kumar等定义影像组学为从这3种成像技术中提取高通量特征以开展肿瘤异质性的研究,因此上述所有研究均基于CT、MRI、PET及其融合成像。相比以上3种成像技术,超声因无创无辐射、操作简单、快速成像和价格便宜等优势,在我国各级医院中广泛用于临床诊疗工作,在甲状腺、乳腺和腹部的早期检查中尤为重要。因此,若将影像组学方法扩展至超声图像,对疾病的早期诊断和预后预测将具有极大的价值。DX5影像园XCTMR.com
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周世崇等对77例甲状腺乳头状癌单灶患者的超声图像开展研究,分析病灶超声特征与淋巴结转移之间的关系,发现14个高指向性超声特征,联合预测淋巴结转移的准确率为73%,灵敏度为71%,特异度为74%,优于常规研究中二维超声扫查的诊断率,也高于一般报道的20%~31%的超声检出率。Qiao等设计了基于影像组学特征的定量化乳腺影像报告和数据系统(Breast Imaging Reporting and Data System,BIRADS),用于B型二维超声图像中乳腺肿瘤良恶性鉴别,取得优异的鉴别效果(准确率93%,灵敏度94%,特异度93%)。同样,Zhang等在超声弹性图像中提取364个高通量特征用于乳腺肿瘤鉴别诊断,准确率为88%,灵敏度为86%, 特异度为89%。李佳伟等将超声影像组学用于预测浸润性乳腺癌激素受体表达,并与医师预测结果进行了比较。DX5影像园XCTMR.com
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以上是影像组学在超声中的初步尝试,结果提示超声影像组学的可行性。但超声波的直线传播特性和脉冲回波成像方式使得二维超声图像采集受探头大小和放置位置的影响,操作者依赖性较强,图像无法标准化。同时,超声图像中大量的斑点噪声部分掩盖了病灶真实信息,给图像分割和高通量特征提取带来困难。因此,影像组学在超声图像中的应用有待进一步研究。DX5影像园XCTMR.com
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4.影像组学发展趋势与挑战DX5影像园XCTMR.com
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4.1影像获取及标准化DX5影像园XCTMR.com
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基于大数据挖掘的影像组学方法对影像学数据的质量提出了严格的要求。超声、CT和MRI是目前肿瘤常规诊断手段,数据量庞大。但不同厂商的机器在图像获取、重建算法和参数设置方面有很大差异,缺乏统一标准;即使同一台设备,造影剂剂量、扫描层厚、脉冲序列、成像深度和增益等也会对图像产生影响。此外,多模态多参数技术使得同一种疾病可采用多种影像方式观察。医疗机构针对不同类型疾病的检查方式并无指南或共识。因此,要获取相同或相似参数的大影像数据库十分困难。DX5影像园XCTMR.com
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美国国立卫生研究院(National Institutes ofHealth,NIH)和国家癌症研究院(National CancerInstitute,NCI)通过与多个国家医疗机构合作,建立了标准化临床影像数据库,如LIDC、TheCancer Genome Atlas(TCGA)、The Cancer Imaging Archive(TCIA)等,涵盖肺部、脑部、乳腺、前列腺等重要器官,可用于影像组学研究。

  参考文献:郭翌等,肿瘤影像学2017年第26卷第2期
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