影像组学技术进展及其在非小细胞肺癌中的应用*

黄庆 综述，王卫东，郎锦义审校

530000 南宁，广西医科大学 研究生院(黄庆) 610041成都，四川省肿瘤医院·研究所，四川省癌症防治中心，电子科技大学医学院 放疗科(王卫东、郎锦义)

肿瘤在基因、蛋白质、细胞、组织和器官水平上均表现出空间和时间异质性[1-2]，这是导致肿瘤具有侵袭性和治疗失败的主要原因[3]，并限制了基于活检的分子病理学的应用。医学影像以非侵入性的方式动态观察肿瘤及其微环境，为全面评估肿瘤的异质性提供了可能。目前医学影像通常由放射科医师或核医学医师通过视觉定性描述，主观描述肿瘤表型如中心性坏死、中等强化、密度不均、边缘毛糙等，缺乏客观的定量指标，同时这些特征在观察者之间变异性较大[4-5]。经定量图像处理技术获取的数据信息可以描述肿瘤的不同性质，如形状和尺寸，强度和纹理特征，这些特征值与统计建模技术相结合，以预测临床终点或肿瘤性质，即称之为影像组学(Radiomics)[6]。影像组学最终目的是将其提取、分析得到的定量图像特征与患者临床数据结合，建立临床预测模型，提供准确的风险分层，指导癌症的精准治疗。其工作流程大致分为图像采集与重建、图像分割、特征提取、数据分析4个方面[6-7]。影像组学自出现以来，在癌症管理的各个阶段均表现出巨大的潜力，包括辅助诊断、病情评估、疗效监测、预测分析等方面。本文将重点阐述近年来影像组学研究所面临的挑战、相关技术进展及其在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)中的应用。……