影像組學(xué)在胰腺導(dǎo)管腺癌中的應(yīng)用及研究進(jìn)展

李倩 唐茁月，2*

作者單位：1 重慶醫(yī)科大學(xué)，重慶400016；2 重慶市人民醫(yī)院放射科

胰腺癌是一種惡性程度高、致死率高的消化系統(tǒng)腫瘤，據(jù)2020 年美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，胰腺癌是癌癥相關(guān)死亡的第四大原因，其中約90%為胰腺導(dǎo)管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC）；PDAC 起病隱匿且侵襲性強(qiáng)，5 年生存率僅約9%[1]。影像學(xué)檢查在PDAC 的診療過(guò)程中發(fā)揮重要作用，但主要通過(guò)病灶的形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行評(píng)估，故客觀性及敏感度不高。影像組學(xué)可以從海量影像信息中高通量提取肉眼無(wú)法識(shí)別的影像特征，全面、無(wú)創(chuàng)地量化病灶異質(zhì)性，為疾病的診斷、治療及預(yù)后提供依據(jù)。本文就影像組學(xué)在PDAC 中的應(yīng)用及研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

1 影像組學(xué)概述

2012 年荷蘭研究者Lambin 等[2]首次提出影像組學(xué)的概念，即“高通量從影像中提取大量特征，將影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有高分辨率的可挖掘數(shù)據(jù)”。其工作流程主要包括5 個(gè)方面:①圖像獲取，主要通過(guò)超聲、CT、MRI 和PET 等醫(yī)學(xué)成像技術(shù)獲得。②圖像分割，包括手動(dòng)分割、半自動(dòng)及全自動(dòng)分割興趣區(qū)，目前常采用手動(dòng)分割和半自動(dòng)分割，前者精準(zhǔn)度高但可重復(fù)性和效率低，而半自動(dòng)分割法高效且可重復(fù)性高。③特征提取，影像組學(xué)特征可通過(guò)Pyradiomics、MaZda、IBEX 等軟件進(jìn)行提取，分為形態(tài)學(xué)特征、一階直方圖特征、二階及高階紋理特征。形態(tài)學(xué)特征用于描述形狀、三維體積等幾何參數(shù)；一階特征用于描述各體素灰度的分布；二階特征用于描述圖像的局部重復(fù)模式與排列屬性；高階特征加入了濾波器或高階圖像描述指標(biāo)。……