影像組學在核醫(yī)學影像中的應用
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1.1影像組學的處理流程
影像組學的處理流程可分為5部分：①圖像獲??；②確定感興趣區(qū)；③圖像分割，采用人工方法或者計算機輔助；④特征的提取和量化；⑤數(shù)據(jù)分析，根據(jù)數(shù)據(jù)建立分類模型進行預測。
1.2核醫(yī)學中的影像組學發(fā)展
影像組學在本世紀初開始逐漸運用于核醫(yī)學領域，主要對正電子發(fā)射計算機斷層掃描儀(positronemissioncomputedtomography，PET)圖像中腫瘤內(nèi)異質(zhì)性進行研究[5-6]。其動機是在臨床實踐或一些研究中，最大標準化攝取值(standardizeduptakevalue，SUVmax)、平均標準攝取值(SUVmean)或代謝活躍的腫瘤體積(metabolicallyactivetumorvolume，MATV)等指標不能完全描述腫瘤的性質(zhì)[7]。其中一些特征，如形狀和攝取異質(zhì)性，可能反映不同腫瘤類型與其侵襲性、轉(zhuǎn)移潛能、對特定治療的反應程度以及預后有關[8-9]。與常規(guī)指標相比，量化這些特征可提供更高的臨床價值，尤其是在分層及識別治療反應較差的患者中。既往分析認為，CT或MRI圖像比PET圖像更具有優(yōu)越性，這是因為PET圖像的信噪比和空間分辨率較低，空間采樣也較差。此外，為利于臨床醫(yī)生視覺評估，重建的PET圖像常被平滑，圖像中可用信息被進一步減少。隨著PET-CT系統(tǒng)、飛行時間(timeofflight，TOF)技術的發(fā)展，對目前臨床金標準迭代算法的一些修正，過去的10年中PET圖像的保真度及定量精確度均有大幅改善[10]。
2影像組學在核醫(yī)學中的臨床應用
2.118F-FDGPET-CT影像特征分析
目前，影像組學在核醫(yī)學領域研究中大多數(shù)研究對象是18F-FDGPET-CT中的PET影像部分。要發(fā)揮影像組學的臨床價值需要大量的患者隊列和嚴格的統(tǒng)計分析方法，而部分研究只納入了20～70例患者。Soussan等[11]對54例局部晚期乳腺癌患者的初始18F-FDGPET-CT圖像進行回顧性研究，認為對于三陰性乳腺癌，結(jié)合高灰度游程(high-gray-levelrunemphasis，HGRE)與SUVmax可以獲得更高的受試者操作特征(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲線下面積(areaundercurve，AUC)，AUC=0.83，而單獨運用SUVmax的AUC=0.77。Yip等[12]對54例食管癌患者放化療前后的PET-CT圖像進行研究，認為隨時間變化的熵和游程長度矩陣(run-lengthmatrix，RLM)，可以比標準化攝取值(standardizeduptakevalue，SUV)更好的評估病理反應和患者生存的聯(lián)系。Bundschuh等[13]對27例直腸癌患者行新輔助化療前、開始后2周及化療完成后4周分別行18F-FDGPET-CT檢查，并對圖像進行分析，認為變異系數(shù)(coefficientofvariation，COV)對于治療早期的靈敏度68%、特異度88%以及治療后靈敏度79%、特異度88%的組織病理學反應評估有統(tǒng)計學差異。Mu等[14]對42例不同分期宮頸癌患者的18F-FDGPET-CT圖像進行研究，通過自動分類的支持向量機(supportvectormachine，SVM)分類器，得出運行率(runpercentage，RP)是最有判別力的指標，精確度達到88.1%，AUC=0.88，認為腫瘤異質(zhì)性與腫瘤分期有很好的相關性。近年來，有研究納入較多患者(80～200例，甚至200例以上)18F-FDGPET-CT圖像進行研究。Cheng等[15]對88例T3和(或)T4分期的口咽鱗狀細胞癌患者腫瘤區(qū)域異質(zhì)性進行研究，認為區(qū)域大小不均勻性(zone-sizenonuniformity，ZSNU)是進展的T分期口腔鱗狀細胞癌患者預后的獨立預測因子，并且可以改善預后分層。Xu等[16]應用紋理分析和模式分類對103例骨與軟組織病變患者的18F-FDGPET-CT圖像進行研究，認為該方法可提高對病變良惡性的鑒別能力，尤其是采用PET(熵和粗度)和CT(熵和相關性)紋理參數(shù)結(jié)合的時候效能最高，靈敏度為86.44%，特異度為77.27%，準確率為82.52%。Wu等[17]對101例早期非小細胞肺癌患者進行研究，得出最佳的預測模型包括兩個圖像特征，即瘤內(nèi)異質(zhì)性SUVmax，在獨立驗證隊列中，該模型的一致性指數(shù)為0.71，高于SUVmax(0.67)和腫瘤體積指數(shù)(0.64)，當結(jié)合病變組織學類型后預后能力進一步提高，有助于醫(yī)生為早期非小細胞肺癌(non-smallcelllungcancer，NSCLC)患者量身定制合適的治療方案。Gao等[18]研究了132例肺癌患者，認為基于SVM的算法對于淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移診斷具有潛力，由CT、PET和PET-CT構建的模型曲線下面積分別為0.689、0.579和0.685；而淋巴結(jié)最大的短徑，SUVmax的曲線下面積分別為0.684和0.652。另有學者對于116例Ⅰ～Ⅲ期NSCLC患者、195例Ⅲ期NSCLC患者及201例局部晚期NSCLC癌患者的PET圖像進行了研究，認為PET熵和CT區(qū)域百分比與臨床分期和功能容積值的互補性最高，共生矩陣中的疾病堅固度、原發(fā)腫瘤的能量與患者預后有關，SUVmean與總生存率的預測有關[19-21]。Hyun等[22]對137例胰腺導管腺癌患者進行了研究，得出結(jié)論：PET紋理分析得出的瘤內(nèi)異質(zhì)性信息是患者生存的獨立預測因子(相對于腫瘤分期及血清CA19-9水平)。此外，一階熵作為衡量腫瘤代謝異質(zhì)性的指標，是一種比傳統(tǒng)PET參數(shù)更好的定量顯像生物標志物。Lartizien等[23]對188例淋巴瘤患者的PET圖像進行了分析，提出了一種基于不同濾波方法相結(jié)合的原始特征提取方法，對高代謝區(qū)域淋巴瘤組織及炎性或生理性攝取的鑒別有著很好的性能。這些研究中部分研究使用了更可靠的統(tǒng)計分析方法，其中有一些使用機器學習方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡[24]，支持向量機[16,18,23]或最小絕對收縮和選擇算子(leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，LASSO)[17,21]。有學者對于PET和PET-CT組件中低劑量CT圖像衍生特征進行了研究，Win等[25]發(fā)現(xiàn)腫瘤分期和PET-CT組件中CT衍生的紋理異質(zhì)性歸一化熵、中和(或)粗尺度是NSCLC患者生存的最佳預測因子。要注意PET-CT組件的低劑量CT獲得的圖像與高分辨率CT或診斷CT圖像是有差異的，在分析時要加以區(qū)別。部分研究認為，結(jié)合PET-CT圖像中PET及CT的圖像特征，可以得出敏感性、特異性及準確性更高的結(jié)果[16,18-19,23]。
2.2非18F-FDGPET-CT、PET-MR及免疫組化指標研究
Pyka等[26]對113例高級別膠質(zhì)瘤患者治療前的18F-FETPET-CT圖像進行研究，認為治療前18F-FETPET-CT圖像中的吸收異質(zhì)性對腫瘤進展和患者生存率的預測是有價值的，強調(diào)腫瘤內(nèi)異質(zhì)性在高級別膠質(zhì)細胞瘤生物學中的重要性，可能有助于將來個體化治療計劃的制定。Vallieres等[27]的研究提取18F-FDG-PET和MRI的影像信息聯(lián)合預測了四肢軟組織肉瘤的肺轉(zhuǎn)移，認為融合的18F-FDGPET-MRI圖像可以提供更好的預測信息。Antunes等[28]對兩例腎細胞癌患者進行了18F-氟胸苷(fluorothymidine，F(xiàn)LT)PET-MRI檢查(分別在治療前及治療中期)，認為18F-FLTPET-MRI的影像組學特征，即SUV值、表觀彌散系數(shù)(apparentdiffusioncoefficient，ADC)值和T2加權差平均值，可以評估患者對細胞抑制劑治療的早期結(jié)構和功能反應，但這一結(jié)論的可靠性是有限的，因為研究只納入了兩名患者。同時，對PET派生特征和其他相關信息的組合加以考慮，如最近一項研究中，Wang等[29]對113例晚期口咽鱗狀細胞癌患者治療前18F-FDGPET-CT圖像和關鍵的免疫組化指標表皮生長因子受體(epidermalgrowthfactorreceptor，EGFR)和p16中提取的區(qū)域大小不均勻性信息進行分析，發(fā)現(xiàn)相關信息可以提高患者的預后分層。
3展望
影像組學作為一種新興的研究方法，通過從不同模態(tài)中提取高通量的影像特征并對其進行分析，對不同腫瘤類型的患者管理，如預后、評估治療反應、預測遠處轉(zhuǎn)移、個體化治療等提供有效的量化指標。這種非侵入性檢查工具，可提高臨床工作效率，為臨床醫(yī)生和患者帶來更多收益。影像組學的應用不局限于腫瘤領域，其他疾病領域也可運用。目前影像組學在核醫(yī)學影像方面應用起步較晚，相關研究較少，研究納入患者數(shù)量也較有限，但已有的研究證明影像組學在核醫(yī)學影像中的應用是未來的發(fā)展方向之一，且方法不止限于18F-FDGPET-CT，還可融合PET-MR圖像，或運用一些新型藥物進行檢查及分析，并可結(jié)合臨床分期及一些免疫組化指標，為臨床提供更多更可靠的信息。
作者：霍力 李方
