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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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4.2高通量特征的稳定性DX5影像园XCTMR.com
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定量描述病灶属性的高通量特征是影像组学的核心,大数据分析和多中心验证均需稳定和可重复的特征。常用特征包括大小、形态、边界、直方图、纹理、分形维数、小波变换等。有研究证实,定量化特征可反映图像的细微差别和更深层次的信息,并避免由人为经验带来的诊断误差,在鉴别诊断、疗效监控和预后预测方面有重要作用。DX5影像园XCTMR.com
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然而,由于医学影像设备缺乏统一的图像获取和成像算法标准,同一病灶通过不同设备采集而获得的图像差别很大,给基于灰度值的特征如直方图、纹理分析等带来影响。同时,特征提取的前提是病灶区域的准确分割。对于边界模糊不清的肿瘤,手动分割、计算机半自动分割和计算机全自动分割的结果存在明显差异,降低了基于大小、形态和边界等特征的稳定性。DX5影像园XCTMR.com
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Balagurunathan等、He等、Yang等、Zhao等和Fave等对平扫CT和增强CT图像开展特征稳定性研究,比较对比剂剂量、注射时间、成像方式、重建层厚、卷积核等对特征的影响,用于肺部肿瘤的影像组学分析。在MRI图像中,RiosVelazquez等采用手动和自动方法分割脑胶质瘤,两者计算获得的肿瘤体积高度吻合。Hu等研究399例乳腺癌患者的二维超声图像,探索超声仪器型号、仪器参数和图像分割算法对影像组学特征的影响,筛选出46个高重复性、非冗余的稳定特征。在另外138幅乳腺肿瘤超声图像上进行验证,良恶性识别效果优异(AUC=0.92,准确率为86%,灵敏度为90%,特异度为81%)。DX5影像园XCTMR.com
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4.3特征选择与建模DX5影像园XCTMR.com
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有限样本下用大量特征进行分类和预测,不仅计算时间长,效果也未必最优。数量庞大的高通量影像学特征提取后,需采用特征选择方法获得最佳性能表现的特征集,输入至准确可靠的机器学习算法或统计学途径建立分类或预测模型。DX5影像园XCTMR.com
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Parmar等研究发现,影像组学预测准确率主要受特征个数、特征筛选方法和分类器的影响。他从101例头颈癌患者CT图像中提取440个影像组学特征,比较14种特征选择算法和12个模式识别分类器对生存期的预测。结果发现,最小冗余最大相关方法(AUC=0.69,稳定性=0.66)、互信息特征筛选法(AUC=0.66,稳定性=0.69)和条件最大熵特征筛选法(AUC=0.68,稳定性=0.70)预后效果最好。分类器方面,贝叶斯分类器(AUC=0.67)、随机森林分类器(AUC=0.61)和最邻近分类器(AUC=0.62)取得了最佳预测结果。对NSLCL患者的分析也得到类似结果。因此,更准确、适用广泛的特征选择和模式识别方法是影像组学的突破点。DX5影像园XCTMR.com
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4.4多中心验证DX5影像园XCTMR.com
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现有的影像组学研究大多是单一机构的小样本探索,所得结论缺乏广泛验证。可预见,未来影像组学必须经过多中心、大样本、随机对照临床试验反复检验和提炼,才能准确、可靠、有效地指导临床医疗策略。不同地区的多中心研究能提供多样性样本资料,可更好地为影像组学训练集和验证集诠释肿瘤异质性,符合精准医学的发展需求。影像组学研究的核心是特征分析、提取和应用,但目前各项研究的特征之间缺乏足够的统一化和标准化,在一定程度上影响了研究结论的推广和使用,多中心联合研究通过协调与沟通,可很好地解决这一问题。根据循证医学要求,任何一种方式应用于临床都需经过完善检验,具备高质量证据。多中心临床研究是较为常见的方案,通过这样检验获得的证据,可有力地支持影像组学服务于临床诊疗工作。DX5影像园XCTMR.com
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5.总结与展望DX5影像园XCTMR.com
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影像组学通过从多模态影像中提取和挖掘大量特征,定量分析隐含在医学图像背后的人体分子与基因变化,为解决肿瘤异质性这一难题提供了思路,已在高发肿瘤疾病的诊断、治疗和预后方面取得了可靠结果。作为一种新兴研究方法,尚有许多关键科学问题和技术有待进一步探索。相信随着医学影像学数据的不断积累和标准化,以及各类图像分割、特征提取、特征选择和模式识别方法的迅速发展,影像组学将会对临床医学产生深远的影响和巨大的变革。DX5影像园XCTMR.com

  参考文献:郭翌等,肿瘤影像学2017年第26卷第2期
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