影像組學在膠質母細胞瘤真假性進展鑒別中的研究進展

禹雯婧 楊慧敏 劉艷美 李 捷 王倩倩 劉新疆

膠質母細胞瘤（glioblastoma， GBM），是成人最具侵略性和最常見的原發性腦腫瘤類型，GBM 的標準治療方法為最大限度的手術切除后再同期輔助替莫唑胺進行放化學治療，但術后放化療會引起腫瘤周圍對比增強區域的增加即假性進展（pseudoprogression， PSP），其影像表現與腫瘤復發難以鑒別［1］，早期準確鑒別腫瘤復發和PSP有助于醫生精準制訂治療方案，改善患者的預后和生存質量。目前臨床常用的鑒別方法是繼發性術后病理和至少6 個月的長期隨訪，但侵入性檢查操作具有局限性，長期隨訪可能導致治療延遲；因此尋找及時的、非侵入性的鑒別工具備受關注。影像組學能挖掘常規影像的內部特征來反映腫瘤的異質性，已成為區分GBM 術后復發和PSP 的研究熱點。本文就影像組學近年來區分GBM 術后復發和PSP 研究的現階段狀況、存在的不足以及未來的發展進行綜述。

影像組學的簡介及基本工作流程

影像組學由荷蘭學者Philippe Lambin 于2012年提出， 通過對計算機體層成像（computed tomography， CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging， MRI）和正電子發射斷層掃描（positron emission tomography， PET）中獲得的多模式醫學圖像進行高通量的特征提取，獲取肉眼無法評估的細微信息，構建高分辨能力的輔助診斷模型，使影像診斷從依靠視覺圖像特征轉向隱藏在像素數據中的非視覺特征，影像組學的步驟包括圖像獲取、分割、特征提取和分析、模型建立和評估［2］。其中，特征提取包括形狀特征、一階特征、二階特征和高階特征。高階矩陣是通……