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影像組學的基本概念與臨床應用

時間:2017-12-09  來源:中華放射學雜志  作者:張利文等 【復制分享】【討論-糾錯】【舉報

 近年來大數據技術與醫學影像輔助診斷的有機融合產生了新的影像組學方法,其通過從影像中提取海量特征來量化腫瘤等重大疾病,可以有效解決腫瘤異質性難以定量評估的問題,具有重要的臨床價值。影像組學技術來源于計算機輔助診斷(computer aided diagnosis,CAD),目前已經發展成為融合影像、基因、臨床等信息的輔助診斷、分析和預測的方法。 3Qj影像園XCTMR.com

影像組學作為醫工交叉的產物,其應用先進的計算機方法解決臨床具體問題,將有廣闊的應用前景。筆者將對新興的影像組學技術進行介紹,闡述影像組學的相關概念、具體處理流程及其面臨的挑戰、應用領域及未來的發展方向。3Qj影像園XCTMR.com

一、影像組學的基本概念 3Qj影像園XCTMR.com

影像組學的概念最早由荷蘭學者在2012年提出,其強調的深層次含義是指從影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,實現腫瘤分割、特征提取與模型建立,憑借對海量影像數據信息進行更深層次的挖掘、預測和分析來輔助醫師做出最準確的診斷。影像組學可直觀地理解為將視覺影像信息轉化為深層次的特征來進行量化研究。 3Qj影像園XCTMR.com

二、現階段影像組學的具體流程和面臨的挑戰 3Qj影像園XCTMR.com

影像組學的處理流程總結歸納為以下部分:(1)影像數據的獲取;(2)腫瘤區域的標定;(3)腫瘤區域的分割;(4)特征的提取和量化;(5)影像數據庫的建立;(6)分類和預測。下面對其流程和面臨的挑戰作相應的介紹。 3Qj影像園XCTMR.com

1.影像數據的獲取:現代醫院影像設備包括CT、MRI、PET等在圖像獲取和重建協議上都有很大的差異,缺乏一個統一的標準規范這個流程。影像數據的收集以薄層數據最佳。影像組學的入組數據需要具有相同或相似的采集參數,保證數據不會受到機型、參數的影響。雖然國內腫瘤患者較多,但是具體到每家醫院,腫瘤患者的數據就相對變少,而影像組學研究需要在眾多的醫院數據中查找嚴格符合入組條件的數據來保證一致性,這樣做又會使數據量急劇減少。因此,影像組學的研究要從數據量和入組規范中尋找一個折中點,保障基本的數據量,為大樣本、多特征、多序列和多方法的研究提供保障。 3Qj影像園XCTMR.com

2.分割算法的實現:圖像分割是影像組學方法的第一步,將腫瘤區域和其他組織分離,便于進行下一步腫瘤特征提取。由于腫瘤的異質性和不規則性,針對特定腫瘤的精準分割是一個巨大挑戰。 3Qj影像園XCTMR.com

近幾年來,多種分割算法已應用到腫瘤區域標定中,其中效果較好的包括滑降區域生長法(region-growing methods)、圖割法(graph cut methods)、半自動分割算法(semiautomatic segmentations)、基于容量CT的分割法(volumetric CT-based segmentation)等,人工跟蹤分割方法(manually traced segmentations)常被用來作為金標準。對于不同的分割算法,都有其適用范圍和條件。目前來看尚無認可度較高的通用分割算法,這將會是廣大科研人員的一個重要研究方向。 3Qj影像園XCTMR.com

總之,目前大部分算法均無法滿足分割效果的要求,不能解決科研工作者的難題。因此高精度、全自動特定腫瘤分割算法將是未來的發展趨勢。 3Qj影像園XCTMR.com

3.特征提取與量化:從影像處理狹義概念來講,分割算法將ROI分割完成后,就可以對其進行特征提取。目前文獻常提到的特征包括腫瘤直方圖強度(tumor intensity histogram),如高或低對照;腫瘤形狀特征(shape-based features),如圓形或毛刺狀;紋理特征(texture-based features),如同質性或異質性;小波特征等(wavelet features)。為了便于分析,我們從廣義上進行特征選擇和提取,要將特征降維。 3Qj影像園XCTMR.com

基于以上考慮,可以采用機器學習或者統計學方法來實現;也可以通過最大相關最小冗余(maximum relevance and minimum redundancy,mRMR)或主成分分析法(principal component analysis,PCA)得到更具有代表性的特征。除此之外,特征的高度可重復性在臨床生物標記發展的過程中同樣重要。為了最大化收集各個層次和方面的信息,我們可以對患者臨床特征和基因信息等進行提取,將影像組學特征和臨床特征結合,為分類和預測提供更準確的信息。 3Qj影像園XCTMR.com

雖然影像組學是目前一種比較前沿的方法,可從影像中挖掘到很多特征來進行分析,但這只是影像中的一部分信息。因此,更科學、更準確和更標準的特征提取方法和挖掘各層信息的手段是我們今后的突破難點。 3Qj影像園XCTMR.com

4.數據庫的建立:Gillies等認為影像不僅僅是圖片,而是更重要的數據,數據庫的建立是影像組學進一步發展的重要工作。一個高精度的預測模型必須要有龐大的數據庫支持,所以多中心,標準化的數據庫也是影像組學應用到臨床的保證。文獻中還指出,在二進制分類器中,每個特征需要10個樣本來支持。此外,最佳的模型可以很好地包含臨床和基因的變量,這樣就需要依賴更大的數據樣本。未來獲取影像和其他數據資源時要有意識地把質量和標準化作為要求,可以避免數據的損失,有效提高影像組學流程的處理效率。 3Qj影像園XCTMR.com

5.分類和預測:分類和預測是影像組學方法最終要實現的結果。大數據分類主要通過利用不同特征的相關性對已有數據進行分類。首先將數據分為訓練集和驗證集,使用訓練集建立描述預先定義的數據類或概念集的分類器。這一步也可以看作是通過訓練樣本學習一個映射或者函數,建立起相應的分類模型后就可以應用該模型對新數據進行分類。 3Qj影像園XCTMR.com

廣東省人民醫院和中國科學院自動化研究所展開醫工合作,利用影像組學方法對非小細胞肺癌患者進行早期存活率預測,得出的結果非常有意義。還有研究驗證,影像組學可以提高鱗癌和腺癌的分類正確率。該文獻指出,在多變量分析中,發現53個影像組學特征和腫瘤組織相關。用小波特征建立的預測模型的曲線下面積可達到0.72。對于一個特定的模型而言,衡量其性能的主要指標是準確率,在分類中所面臨的挑戰就是如何在沒有出現過擬合的情況下盡可能提高準確率,一個好的分類模型不僅要能夠很好地擬合訓練數據,而且應該對未知樣本能夠準確分類。 3Qj影像園XCTMR.com

三、影像組學的應用 3Qj影像園XCTMR.com

隨著技術的進步、研究水平的提高,影像組學在CT、MRI、PET和基因融合方面有很多新的進展。多中心病例數已經達到上千例,提取一階統計量、二階統計量、紋理以及臨床等特征數已經達到上百個,序列數也在不斷增加,理論化方法也在不斷增多。面對國家重大需求,臨床生存期無突破,腫瘤異質性難以定量評估等情況,影像組學為實現精準診斷提供了新機遇。下面將詳細介紹影像組學在CT、MRI、PET以及基因融合中的應用。3Qj影像園XCTMR.com

 影像組學分析主要應用于醫學圖像并進行定量處理。在肺癌診斷中最廣泛使用的成像方法是CT,肺腫瘤在CT圖像中呈現很強的對比度,包括圖像中腫瘤灰度值強度差異、腫瘤內紋理差異和腫瘤形狀差異。影像組學處理流程與CAD相似,提取特征后進行分析,從而幫助醫師做出治療決策,但是在個別流程存在差異。CAD是檢測和診斷病灶,而影像組學是從影像中提取海量特征來進行特征分析。例如,研究人員最近發現,影像組學的特征和肺癌預后高度相關。通過挖掘多維440個特征,得出癌癥預后和個別影像組學特征的相關性。 3Qj影像園XCTMR.com

一種基于CT圖像的影像組學特征預測遠端轉移的方法表明:在635個影像特征中,有35個影像特征可以作為遠端轉移的預測指標,其中一致性指數在0.6以上,錯誤發現率在0.05以下。上述研究體現了影像組學特征作為一種預后指標來進行臨床預測。MRI是醫學影像的重要組成部分,從MRI中提取大量特征來進行研究已經成為現階段的研究熱點之一。例如在腦膠質瘤影像組學研究中,MRI作為首選的影像檢查被應用于惡性膠質瘤(glioblastoma,GBM)的診斷、外科手術前方案的制定和治療后的監測中。 3Qj影像園XCTMR.com

隨著乳腺癌發病率的逐漸上升,同樣需要有一種有效的方法來實現乳腺癌的準確診斷和分析。為了解決這一難題,影像組學在乳腺癌的MRI診斷中也有廣泛應用。PET 圖像的影像組學分析流程與其他模態的圖像類似,包含圖像分割、特征提取及選擇、信息分析和數據挖掘等環節。在PET圖像中,紋理特征可以很好地描述組織,預測治療效果和存活率。 3Qj影像園XCTMR.com

基于影像組學模型的肺部轉移的研究表明,紋理特征可以作為一種預后指標預測軟組織肉瘤是否發生轉移。同時用影像組學特征構建預測模型,紋理作為一種腫瘤內部異質性的生物標記物,可以幫助醫師對病理進行更深入的分析。傳統的影像診斷主要依賴于醫師的判斷,而影像組學基于數據進行分析,提取高維圖像特征作為新的生物標記物來幫助臨床決策。用影像組學特征預測突變型表皮生長因子受體(EGFR)的文獻中提到,用5個影像組學特征集和病理分級、是否抽煙等臨床特征相結合,可以將僅由臨床特征預測突變得到的曲線下面積由0.667提高到0.709。 3Qj影像園XCTMR.com

通常,大規模影像組學數據的提取依賴電腦視覺和圖像處理技術,低層次的圖像特征描述用于定義腫瘤的形狀、清晰度、緊密度及視覺外觀。因此,大量的影像組學數據可以實現常規影像學不能達到的醫療數據整合。 3Qj影像園XCTMR.com

另一方面,影像組學將橫斷面影像陣列轉化為可定量的特征,為構建影像基因組學框架奠定了基礎。這個框架整合了不同領域的知識,進而得出它們之間因果關系的推論。影像組學的應用領域不僅局限于上述幾個方面。有研究顯示,非入侵式的影像組學和藥物反應有一定相關性。近期,廣東省人民醫院與中國科學院自動化研究所合作,利用各自的優勢把影像組學研究方法應用到了結直腸癌診斷治療中,建立并驗證一種基于影像組學標簽的結直腸癌淋巴結轉移術前預測模型。此外,影像組學可以實現腫瘤的全面量化分析,以及對不同時期腫瘤的生長狀況進行直觀檢測,可以很容易地觀察到腫瘤的轉移情況和相關特性。 3Qj影像園XCTMR.com

四、總結與展望 3Qj影像園XCTMR.com

影像組學作為一種新興的研究方法,通過從不同模態的影像中提取高通量的影像特征,一定程度上實現了腫瘤異質性的評估和腫瘤的預后評估,其方法來源于CAD,早期主要用于評估放療效果,并逐步在影像領域應用,到目前已經發展成為融合影像、基因、臨床等信息的輔助診斷、分析和預測的工具。與活檢對比而言,它有明顯的優勢,不僅可以減少活檢帶來的痛苦,也在一定程度上提高了工作效率,減輕患者經濟上的負擔,為將來患者病情復查提供更健康和安全的途徑。當然影像組學并不局限于腫瘤領域,其他疾病也可以將其應用其中。 3Qj影像園XCTMR.com

雖然目前影像組學處理流程已經比較完善,但很多流程的優化仍是難題,例如其中關鍵的分割算法的改進仍是挑戰性問題,人工分割耗時耗力,自動分割魯棒性和精度難以保證。隨著近期深度學習浪潮的推動,基于深度機器學習的分析預測方法將是影像學術未來的發展方向之一,為預測準確率的提高提供了突破方向。另一方面,由于目前醫院患者人數眾多,影像檢查費時費力,影像組學也應盡可能與臨床特征相融合,成為臨床醫師更加信賴和認可的方法,從真正意義上發展為一種輔助診斷的工具,提供便捷和放心的服務。3Qj影像園XCTMR.com

  參考文獻:張利文等.中華放射學雜志2017年1月第51卷第1期
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