影像组学的临床应用研究-课件.pptx

1、影像组学的临床应用研究郭小芳郭小芳 主要内容 概念 处理流程 影像组学的临床应用 影像组学的优势结构成像结构成像功能成像功能成像 分子生物学分子生物学分子影像学分子影像学数字化医学影像学数字化医学影像学基因组学基因组学影像组学影像组学radiomics医学影像学医学影像学一、概 念最早由荷兰学者在最早由荷兰学者在2012年提出；年提出；指从影像（指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助

2、医师做出最准确的诊断。次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。直观地理解为将直观地理解为将视觉影像信息视觉影像信息转化为深层次的特征来进行转化为深层次的特征来进行量化量化研究。研究。大数据定义：一种规模大到在获取、存储、管理和分析等方面都定义：一种规模大到在获取、存储、管理和分析等方面都大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据范围。大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据范围。主要特征：主要特征：“4V”Volume：海量的数据规模：海量的数据规模Velocity：快速的数据流转：快速的数据流转Variety：多样的数据类型：多样的数据类型Value：价值大，价值密度低：价值大，价

3、值密度低 影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期二、处理流程（1）影像数据的获取；）影像数据的获取；（2）图像的分割与绘制；）图像的分割与绘制；（3）特征的提取和量化；）特征的提取和量化；（4）影像数据库的建立；）影像数据库的建立；（5）分类和预测。）分类和预测。影像数据的获取影像数据的获取 入组数据需要具有相同或相似的采集参数，入组数据需要具有相同或相似的采集参数，保证数据不会受到机型、参数的影响。保证数据不会受到机型、参数的影响。CT：可能是最为直接且最容易进行比对的，信号强度

4、能与组织密可能是最为直接且最容易进行比对的，信号强度能与组织密度联系起来度联系起来 PET-CT：主要的挑战是对示踪剂计量的校对和代谢容量或主要的挑战是对示踪剂计量的校对和代谢容量或VOI的的重建问题重建问题 MRI：磁共振影像信号强度变量，来源于组织各种内在固有属性磁共振影像信号强度变量，来源于组织各种内在固有属性复杂的相互作用复杂的相互作用NSCLC肿瘤中，影像组学特征的可变性与不同的肿瘤中，影像组学特征的可变性与不同的CT扫描的图像有关。应考虑扫描的图像有关。应考虑这些相互扫描的差异，并在未来的研究中尽量减少它们的影响。这些相互扫描的差异，并在未来的研究中尽量减少它们的影响。Measur

5、ing Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features异质性优化框架（异质性优化框架（HOF）降低由于采集降低由于采集MR图像的仪器、方案的不同对肿图像的仪器、方案的不同对肿瘤的异质性分析所造成的影响。瘤的异质性分析所造成的影响。质控指南的开发：质控指南的开发：影像特征影像特征(分辨率、重建以及参数获取分辨率、重建以及参数获取)临床参数临床参数(疾病阶段、疾病的类型和结果疾病阶段、疾病的类型和结果)大数据大数据 图像的分割与绘制图像的分割与绘制 将图像分割为感兴趣容量将图像分割为感兴趣容量(volumes-of-int

6、erest VOI)人工手动人工手动：精度最高精度最高，费时费力，重复性低，费时费力，重复性低 半自动：半自动：速度提高速度提高，准确性较低，依赖操作者经验，准确性较低，依赖操作者经验 自动：自动：重复性好重复性好，研究阶段研究阶段 图像分割算法图像分割算法 基于阈值的分割方法：广泛基于阈值的分割方法：广泛 基于边缘的分割方法基于边缘的分割方法 基于区域的分割方法基于区域的分割方法 特征提取与量化特征提取与量化 广义：通过变换的方法用低维空间表示高维度特征数据；广义：通过变换的方法用低维空间表示高维度特征数据；狭义：将狭义：将ROI分割完成后，就可以对其进行特征提取。分割完成后，就可以对其进行

7、特征提取。特征：特征：常见描述病变的术语（形状、大小、密度、边缘等）常见描述病变的术语（形状、大小、密度、边缘等）病变定性的描述病变定性的描述 通过计算机分析提取的不可视特征（直方图、纹理、分形通过计算机分析提取的不可视特征（直方图、纹理、分形维等）维等）定量描述病变的异质性（肿瘤）定量描述病变的异质性（肿瘤）数据库的建立与共享数据库的建立与共享 个体化数据分析个体化数据分析 在分析定量在分析定量Radiomics特征时特征时，需要考虑影像采集参数不需要考虑影像采集参数不同、呼吸运动位移带来的干扰同、呼吸运动位移带来的干扰，使用合理的方法使用合理的方法筛选抗筛选抗噪声能力强的噪声能力强的Rad

8、iomics特征特征，并通过调整参数并通过调整参数，提高影提高影像特征的稳定性。像特征的稳定性。ROI的勾画应具有较好的的勾画应具有较好的可重复性及准确性可重复性及准确性。模型的建立应通过努力扩大样本数量、选择合适的机器模型的建立应通过努力扩大样本数量、选择合适的机器学习演算法学习演算法，提高预测效能、提高预测效能、尽量降低过拟合风险尽量降低过拟合风险。Radiomics的研究结果必须具有可重复性的研究结果必须具有可重复性，得到多中心研得到多中心研究的验证。为了实现较高的可靠性与可重复性究的验证。为了实现较高的可靠性与可重复性，在在Radiomics研究流程的各个步骤和临床上研究流程的各个步骤

9、和临床上,均有不同的困均有不同的困难需要克服难需要克服。三、影像组学的临床应用 1、良恶性病变的鉴别诊断及肿瘤分期、良恶性病变的鉴别诊断及肿瘤分期 辅助诊断肺结节的良恶性辅助诊断肺结节的良恶性：Radiomics可以提高肺部结节可以提高肺部结节诊断的准确性。诊断的准确性。与良性结节相比与良性结节相比,恶性结节的恶性结节的CT密度直方图具有更高的峰密度直方图具有更高的峰度和更低的偏度度和更低的偏度,ROC曲线下面积曲线下面积0.710.83。利用肺结节。利用肺结节的分形维度可以将肺癌与肺炎、结核区分开。综合利用形的分形维度可以将肺癌与肺炎、结核区分开。综合利用形状、大小、直方图特征状、大小、直方

10、图特征,可以将判断结节良恶性质的可以将判断结节良恶性质的ROC曲线下面积从曲线下面积从0.79提高到提高到0.84Radiomics of Lung Nodules:A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging FeaturesRadiological Image traits Predictive of Cancer Status in Pulmonary NodulesEffects of contrast-enhancement,reconstruction slice th

11、ickness and convolution kernel on the diagnostic performance of radiomics signature in solitary pulmonary noduleA Clinical Model To Estimate the Pretest Probability of Lung Cancer in Patients With Solitary Pulmonary Nodules（PET）SCREENING AND EARLY DETECTION OF LUNG CANCER 11 papers related to comput

12、ed 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 prognostication of established lung cancer(theragnostic).Radiomics appl

13、ied to lung cancer(2016)分期分期 CT对纵隔淋巴结分期的价值有限，纹理分析可以测量肉对纵隔淋巴结分期的价值有限，纹理分析可以测量肉眼不能见的肿瘤异质性，眼不能见的肿瘤异质性，CT 纹理分析可能准确的鉴别良纹理分析可能准确的鉴别良恶性淋巴结。恶性淋巴结。Quantitative CT texture and shape analysis:Can it differentiate benign and malignant mediastinal lymph nodes in patients with primary lung cancer?2、肿瘤的异质性，肿瘤的治疗反应

14、及疗效评估、肿瘤的异质性，肿瘤的治疗反应及疗效评估 由于在由于在CT上，辐射诱发的肺损伤与复发的肿瘤表现相上，辐射诱发的肺损伤与复发的肿瘤表现相似，因此评估似，因此评估SABR的疗效是复杂的，目前推荐的疗效是复杂的，目前推荐CT，PET-CT评价，但是效果欠佳，使用新方法如纹理分析评价，但是效果欠佳，使用新方法如纹理分析等影像组学，形成大数据，可以作为常规，早期、精等影像组学，形成大数据，可以作为常规，早期、精准的评价。准的评价。New techniques for assessing response after hypofractionated radiotherapy for lung

15、cancer（2014）利用利用Radiomics方法方法,可以提高肿瘤体积测量的精度。可以提高肿瘤体积测量的精度。在体积之外的参数中在体积之外的参数中，CT密度变异度可独立预测肿瘤对密度变异度可独立预测肿瘤对TKI治疗的反应治疗的反应。Cunliffe等观察到等观察到12个与放射性肺损伤的发生密切相关的个与放射性肺损伤的发生密切相关的Radiomics特征。可帮助临床医生提早发现放射性肺损伤特征。可帮助临床医生提早发现放射性肺损伤的发生的发生，并，并及时进行干预及时进行干预，可，可提高提高NSCLC放疗安全性。放疗安全性。Radiomics辅助治疗方案的制定和随访辅助治疗方案的制定和随访 联

16、合铂类的化疗方案引起肿瘤代谢的改变，肿瘤的异质联合铂类的化疗方案引起肿瘤代谢的改变，肿瘤的异质性会发生变化，也会引起整个肿瘤或局部一定程度的纹性会发生变化，也会引起整个肿瘤或局部一定程度的纹理特征改变，这个改变对于预测局部晚期理特征改变，这个改变对于预测局部晚期NSCLC患者的患者的治疗反应和生存期有一定的价值。治疗反应和生存期有一定的价值。Early Change in Metabolic Tumor Heterogeneity during Chemoradiotherapy and Its Prognostic Value for Patients with Locally Advanc

17、ed Non-Small Cell Lung Cancer 3、肿瘤转移及预后的预测模型、肿瘤转移及预后的预测模型 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

18、in radiation oncology multifactorial decision support systems。肿瘤转移及预后的预测模型肿瘤转移及预后的预测模型 纹理特征可以作为一种预后指标预测软组织肉瘤是纹理特征可以作为一种预后指标预测软组织肉瘤是否发生转移。同时用影像组学特征构建预测模型，否发生转移。同时用影像组学特征构建预测模型，纹理作为一种肿瘤内部异质性的生物标记物，可以纹理作为一种肿瘤内部异质性的生物标记物，可以帮助医师对病理进行更深入的分析。帮助医师对病理进行更深入的分析。肿瘤基因表型预测肿瘤基因表型预测 Yoon等将等将CT和和PET中提取的中提取的Radiomics

19、特征与年龄、肿瘤分特征与年龄、肿瘤分期、最大期、最大SUV值结合起来建模值结合起来建模,可区分可区分ALK、ROS1、RET融融合基因阳性和阴性的肺腺癌。合基因阳性和阴性的肺腺癌。Aerts等发现等发现,，GLCM和和CLRL中提取的中提取的CT纹理特征与基因表纹理特征与基因表达模式强烈相关。达模式强烈相关。Radiomics特征能反映生物组学信息的可能特征能反映生物组学信息的可能，将为指导靶将为指导靶向和免疫治疗个体化以及疗效监测和治疗方案的调整带来向和免疫治疗个体化以及疗效监测和治疗方案的调整带来更多机会。更多机会。影像组学基于数据进行分析，提取高维图像特征作为新的影像组学基于数据进行分析

20、，提取高维图像特征作为新的生物标记物来帮助临床决策。用影像组学特征预测突变型生物标记物来帮助临床决策。用影像组学特征预测突变型表皮生长因子受体（表皮生长因子受体（EGFR）的文献中提到，用）的文献中提到，用5个影像组个影像组学特征集和病理分级、是否抽烟等临床特征相结合，可以学特征集和病理分级、是否抽烟等临床特征相结合，可以将仅由临床特征预测突变得到的曲线下面积由将仅由临床特征预测突变得到的曲线下面积由0.667提高提高到到0.709。影像学检查影像学检查无创无创,可获得更好的患者依从性可获得更好的患者依从性,并减轻对患并减轻对患者的创伤。者的创伤。影像学检查获取的是肿瘤在人体内的信息影像学检查

21、获取的是肿瘤在人体内的信息,可以实现对可以实现对肿瘤生物学特性的肿瘤生物学特性的在体监测在体监测。而活检等方法是对离体标本。而活检等方法是对离体标本进行检测进行检测,其结果可能与在体肿瘤有差异。其结果可能与在体肿瘤有差异。Radiomics是对肿瘤是对肿瘤整体的特征整体的特征进行分析进行分析,反映整个肿瘤反映整个肿瘤的生物学特性的生物学特性,不受标本大小、位置、质量的限制不受标本大小、位置、质量的限制,且能反且能反映肿瘤内部的异质性。映肿瘤内部的异质性。Radiomics可以采用可以采用类似系统生物学类似系统生物学反映肿瘤整体生物反映肿瘤整体生物学特性。学特性。在整个治疗过程中在整个治疗过程中

22、,可可对患者对患者多次进行影像学检查多次进行影像学检查，追追踪影像特征的变化踪影像特征的变化，动态监测疗效动态监测疗效,，早期，早期发现复发和转发现复发和转移迹象。移迹象。四、影像组学的优势 Radiomics分析使用分析使用定量定量的影像特征的影像特征,从医学影像中挖掘从医学影像中挖掘更多的信息并将其量化更多的信息并将其量化,为制定和调整治疗方案提供更准为制定和调整治疗方案提供更准确的参考。确的参考。Radiomics的分析可的分析可通过计算机完成通过计算机完成,，不增加费用。不增加费用。医学影像医学影像图像作图像作为数字信息为数字信息，可通过互联网进行远距离可通过互联网进行远距离的、大数据量的的、大数据量的传播与共享传播与共享，从而有能力进行多中心、大从而有能力进行多中心、大数据的研究数据的研究，提高结论的可靠性和可重复性提高结论的可靠性和可重复性。目前目前,Radiomics研究多数停留在用组学信息描述研究多数停留在用组学信息描述肿瘤生物学特性方面肿瘤生物学特性方面,绝大多数是基于回顾性资绝大多数是基于回顾性资料所做的工作料所做的工作。临床应用研究。临床应用研究。前瞻性研究，预测模型的建立。前瞻性研究，预测模型的建立。