重视影像组学在结直肠癌精准诊疗中的研究与应用

重视影像组学在结直肠癌精准诊疗中的研究与应用

李志颖,陶剑,徐光勇

1、3普洱市人民医院   2普洱市紧急救援中心

单位邮编：665000

摘要：近年来，伴随着社会经济的快速发展以及大数据的不断涌现，影像组学成为了一门备受瞩目的新兴学科，并在医疗领域得到了广泛的应用，为疾病诊断与治疗发挥了重要作用。影像组学能够从大量的医学影像数据中提取出大量的非肉眼可见的深度特征和信息，并能提供高精度、高通量的量化特征，对其中的临床病理学信息进行深度分析，从而为疾病诊断和治疗提供更为客观准确的辅助依据。近年来，影像组学在结直肠癌术前诊断、疗效评估、预后判断等领域得到了广泛的应用，并取得了一定的进展。但是，影像组学在临床上仍然面临着一些难题和挑战，因此，对于影像组学的理解和应用，对于推动影像组学的临床应用具有重要意义。

关键词：影像组学；结直肠癌；精确诊断；评论

引言

以影像组学技术为基础的精准诊疗决策体系已经成为现代医疗领域的一项重要技术，在临床诊疗中的地位日益突出。近年来，影像组学已逐渐被应用于结直肠癌诊断与治疗的各个环节，并对其进行了深入的挖掘与分析，从而发现结直肠癌诊断与治疗过程中所隐含的生物信息。我们将从四个角度对其进行总结，即：基于影像组学的结直肠癌精准诊断，个性化治疗，预后判断，及存在的问题，并对其进行简单回顾，为结直肠癌的精准诊断提供参考。

1影像组学的研究

影像组学是一种利用高通量计算，从多模态影像数据中抽取海量、高维度的影像特征，并对其进行建模，探讨其与临床疗效之间的关联。影像组学的详细过程如下所示。

1.1数据的获取与预处理

成像数据的获取是成像分析过程中的关键环节，需要获取高质量、规范化的成像数据。同时，为了避免影像的不均匀性，在影像上，如 CT、 MRI、 CT、 MRI等都要进行同质。

1.2图象分割法

当前，人们主要通过自动、半自动和人工三种方式实现对 ROI区域的分割，但是，关于 ROI区域的最佳分割算法并没有形成统一的认识。王志文等人的实验结果显示，自动分词和人工分词在统计上没有显著的差别。选择最大层面（2D）还是肿瘤整个病灶（3D）进行分析也是一个众说纷纭的问题。目前有研究通过一些MRI数据集中可用的时间维度，实现了4D纹理分析。

1.3特征的抽取与选取

影像组学研究的核心是对影像中有用的特征进行提取，可以利用多种工具（如 TexRAD, MaZda等）进行。最小绝对压缩与选择操作（LASSO）、主成分分析（PCA）、一元或多元分析（Multiple或 Multiple Analysis）等。

1.4资料分析及建模

本项目拟采用 Logistic回归，决策树， LASSO，神经网络，深度学习等多种方法，并结合 R语言， SPSS等软件，建立相应的预测模型。对象工作特征（ROC）曲线和决策曲线（DCA）分析（Decision curve Analysis）等是检验模型的常用手段。

2 影像组学评估结直肠癌患者的治疗反应

影像组学不仅在结直肠癌术前诊断方面取得了令人满意的效果，其还能够对新辅助治疗后的疗效进行评估预测。 新辅助放化疗是临床治疗结直肠癌的重要方式之一，2020 年第 6 版美推荐局部进展期患者首先行新辅助治疗。 部分患者在新辅助治疗后可达到病理上的完全缓解，但还有部分患者对治疗无反应，甚至发生疾病进展的情况，据统计数据显示约 30%的患者无法从新辅助治疗中受益。 因此，准确评估肿瘤的变化，对确认整体治疗方案的效果，以及对后续方案的拟定都起到非常重要的作用。

3 影像组学预测结直肠癌患者的预后

结直肠癌的预后存在很大的异质性，如何对其进行精准的预后评估是目前结直肠癌研究的热点和难点。近年来，越来越多的研究成果被认为是结直肠癌预后评估的新手段。复旦大学课题组在对411例进展期直肠癌患者 CT及临床病理资料进行回顾性分析后，利用其自身的组学软件，筛选出271个特征，并对其中保留系数大于0.7的特征量进行了相关分析，得到了21个特征量，并建立了一个能够预测进展期直肠癌患者新辅助治疗后生存率的模型，结果表明，增加特征量可以提高模型的准确率。

4 影像组学面临的挑战

近年来，随着医学影像分析与处理技术、人工智能等技术的迅速发展，基于影像组学的结直肠癌诊断与治疗已成为当前结直肠癌诊断与治疗研究的热点。影像组学能够从海量的医学影像中高通量抽取出海量的医学影像特征，并对其进行深度挖掘，以一种无创的方式对癌症进行动态评价，可望对癌症的诊断和治疗起到积极的推动和帮助作用。然而，目前影像组学在实际应用中仍面临如下问题：①对于不同的数据源，需要对其进行规范化管理，以减少数据的差异性，从而确保研究的质量与可重复性。②医疗领域对人工智能算法的解释性和预测结果的可信性都有很高的要求，但其复杂的结构和多维的特点导致了决策的不透明性，“黑箱技术”导致了将其应用到临床诊断和治疗中遇到了很大的阻碍。③在医疗大数据的使用、传输和监管等环节，需要构建健全的医疗大数据系统，以保护病人的个人信息，保证数据的安全性，防止数据的外泄。在大数据与精准医疗的背景下，影像组学作为一种客观、无创、可量化的手段，将其应用于临床，可为疾病的诊断与治疗提供更多的深度信息，并为患者提供更多的帮助，从而为患者的个性化诊疗提供更多的帮助。尽管目前影像组学尚有一些缺陷，但是随着国内外研究者的不断努力，影像组学必将取得巨大的进步，并对临床医学起到重要的作用。

结果

综上所述，在未来，多参数、多模态、多区域影像组学的分析可能会促使结果的进一步完善，同时也需更多标准化研究结果进一步验证。本综述旨在帮助放射科医生、临床医生更好地理解和利用影像组学来制订个性化治疗，并鼓励与人工智能合作，促进研究转化为临床实践，更好地帮助临床医生做出决策。

参考文献

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