影像組學(xué)的臨床應(yīng)用研究.ppt

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1、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(zhǔn)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

2、：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(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)的獲取； （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

3、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。 Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features 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)

4、 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(zhǔn)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

5、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(zhǔn)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(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

6、低的偏度, ROC曲線下面積0.710.83。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0.84 Radiomics of Lung Nodules: A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging Features Radiological Image traits Predictive of Cancer Status in Pulmonary Nodules Effects of

7、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） SCREENING AND EARLY DETE

8、CTION 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 (diagnostic) or prognosticatio

9、n of established lung cancer (theragnostic). Radiomics applied to lung cancer( 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(zhǔn)確的鑒別良惡性淋巴結(jié)。 Quantitative CT texture and shape analysis: Can it differentiate benign and malignant mediastinal lymph nodes in patients with primary lung cancer?,2、腫瘤的

10、異質(zhì)性，腫瘤的治療反應(yīng)及療效評估,由于在CT上，輻射誘發(fā)的肺損傷與復(fù)發(fā)的腫瘤表現(xiàn)相似，因此評估SABR的療效是復(fù)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等影像組學(xué)，形成大數(shù)據(jù)，可以作為常規(guī)，早期、精準(zhǔn)的評價。 New techniques for assessing response after hypofractionated radiotherapy for lung cancer（2014）,利用Radiomics方法, 可以提高腫瘤體積測量的精度。 在體積之外的參數(shù)中，CT密度變異度可獨立預(yù)測腫瘤對TKI治療的反應(yīng)。 Cunliffe等觀察到12個與放射

11、性肺損傷的發(fā)生密切相關(guān)的Radiomics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，并及時進行干預(yù)，可提高NSCLC放療安全性。,Radiomics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)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(yù)測局部晚期NSCLC患者的治療反應(yīng)和生存期有一定的價值。 Early Change in Metabolic Tumor Heterogeneity during Chemoradiotherapy and Its Prognostic Value for Patients with Locall

12、y Advanced Non-Small Cell Lung Cancer,3、腫瘤轉(zhuǎn)移及預(yù)后的預(yù)測模型 In radiation oncology, these models combine both predictive and prognostic data factors from clinical, imaging, molecular and other sources to achieve the highest accuracy to predict tumor response and follow-up event rates。- Predicting outcomes i

13、n radiation oncology multifactorial decision support systems。,腫瘤轉(zhuǎn)移及預(yù)后的預(yù)測模型 紋理特征可以作為一種預(yù)后指標(biāo)預(yù)測軟組織肉瘤是否發(fā)生轉(zhuǎn)移。同時用影像組學(xué)特征構(gòu)建預(yù)測模型，紋理作為一種腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的生物標(biāo)記物，可以幫助醫(yī)師對病理進行更深入的分析。,腫瘤基因表型預(yù)測 Yoon等將CT和PET中提取的Radiomics特征與年齡、腫瘤分期、最大SUV值結(jié)合起來建模, 可區(qū)分ALK、ROS1、RET融合基因陽性和陰性的肺腺癌。 Aerts等發(fā)現(xiàn),，GLCM和CLRL中提取的CT紋理特征與基因表達模式強烈相關(guān)。 Radiomics特征

14、能反映生物組學(xué)信息的可能，將為指導(dǎo)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)整帶來更多機會。,影像組學(xué)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(biāo)記物來幫助臨床決策。用影像組學(xué)特征預(yù)測突變型表皮生長因子受體（EGFR）的文獻中提到，用5個影像組學(xué)特征集和病理分級、是否抽煙等臨床特征相結(jié)合，可以將僅由臨床特征預(yù)測突變得到的曲線下面積由0.667提高到0.709。,影像學(xué)檢查無創(chuàng), 可獲得更好的患者依從性, 并減輕對患者的創(chuàng)傷。 影像學(xué)檢查獲取的是腫瘤在人體內(nèi)的信息, 可以實現(xiàn)對腫瘤生物學(xué)特性的在體監(jiān)測。而活檢等方法是對離體標(biāo)本進行檢測, 其結(jié)果可能與在體腫瘤有差異。 Radiomics是

15、對腫瘤整體的特征進行分析, 反映整個腫瘤的生物學(xué)特性, 不受標(biāo)本大小、位置、質(zhì)量的限制, 且能反映腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性。 Radiomics可以采用類似系統(tǒng)生物學(xué)反映腫瘤整體生物學(xué)特性。 在整個治療過程中, 可對患者多次進行影像學(xué)檢查，追蹤影像特征的變化，動態(tài)監(jiān)測療效,，早期發(fā)現(xiàn)復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移跡象。,四、影像組學(xué)的優(yōu)勢,Radiomics分析使用定量的影像特征, 從醫(yī)學(xué)影像中挖掘更多的信息并將其量化, 為制定和調(diào)整治療方案提供更準(zhǔn)確的參考。 Radiomics的分析可通過計算機完成,，不增加費用。 醫(yī)學(xué)影像圖像作為數(shù)字信息，可通過互聯(lián)網(wǎng)進行遠(yuǎn)距離的、大數(shù)據(jù)量的傳播與共享，從而有能力進行多中心、大數(shù)據(jù)的研究，提高結(jié)論的可靠性和可重復(fù)性。,目前, Radiomics研究多數(shù)停留在用組學(xué)信息描述腫瘤生物學(xué)特性方面, 絕大多數(shù)是基于回顧性資料所做的工作。 臨床應(yīng)用研究。 前瞻性研究，預(yù)測模型的建立。,