影像组学的临床应用研究 ppt课件
医学影像诊断学总论(162页课件)
医学影像诊断学总论(162页课件)汇报人：日期:•医学影像诊断学概述•医学影像诊断学基础知识•医学影像诊断学临床应用目录•医学影像诊断学新技术与新进展•医学影像诊断学的临床实践与案例分析•总结与展望01医学影像诊断学概述医学影像诊断学是利用各种医学影像技术，如X线、CT、MRI等，对疾病进行诊断、评估和治疗的学科。
定义随着医学影像技术的不断进步，医学影像诊断学在临床医学中发挥着越来越重要的作用，逐渐成为医学领域不可或缺的一部分。
发展定义与发展医学影像诊断学能够通过各种影像技术，早期发现和诊断疾病，为患者提供及时有效的治疗。
早期发现疾病评估治疗效果指导临床决策通过对疾病治疗前后的影像对比，可以评估治疗效果，为医生制定治疗方案提供重要依据。
医学影像诊断学为医生提供疾病诊断和治疗方面的信息，有助于医生做出更准确的临床决策。
030201医学影像诊断学的重要性医学影像诊断学的研究对象包括各种疾病的病理生理过程、影像表现及其与临床的关系等。
主要包括各种医学影像技术的原理、方法及其在临床中的应用，以及疾病的影像诊断和鉴别诊断等。
医学影像诊断学的研究对象与内容研究内容研究对象02医学影像诊断学基础知识X线成像原理01X线是一种电磁波，能够穿透人体组织并被不同程度地吸收，通过测量透射后的X线强度，可以重建出人体内部的二维图像。
计算机断层扫描（CT）原理02利用X线旋转扫描人体，通过测量不同角度的X线透射强度，经过计算机处理后重建出人体内部的三维图像。
磁共振成像（MRI）原理03利用磁场和射频脉冲，使人体内的氢原子发生共振并吸收能量，通过测量共振信号的强度和频率，可以重建出人体内部的三维图像。
包括普通X线摄影、特殊X 线摄影（如点片摄影、体层摄影等）以及数字X线摄影等。
X线成像技术包括平扫CT、增强CT、高分辨率CT、多排CT等。
CT成像技术包括平扫MRI、增强MRI、功能MRI（如弥散加权成像、灌注加权成像等）等。
《基于影像组学在食管鳞状细胞癌病理分化程度及淋巴结转移预测中的应用研究》
《基于影像组学在食管鳞状细胞癌病理分化程度及淋巴结转移预测中的应用研究》一、引言食管鳞状细胞癌（ESCC）是一种常见的消化道恶性肿瘤，其发病率和死亡率均较高。
对于ESCC的诊断和治疗，病理分化和淋巴结转移的预测具有重要意义。
近年来，随着影像组学技术的发展，其在ESCC的诊断和预后评估中得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于影像组学在ESCC病理分化程度及淋巴结转移预测中的应用研究。
二、研究背景及意义影像组学是一种利用医学影像技术，如CT、MRI等，提取大量影像特征，通过数据分析方法对疾病进行诊断和预后的技术。
在ESCC的诊疗过程中，病理分化和淋巴结转移的预测对于制定治疗方案和评估预后具有重要意义。
然而，传统的诊断方法往往存在主观性和不确定性，因此，基于影像组学的预测方法为ESCC的诊疗提供了新的思路和方法。
三、研究方法本研究采用回顾性分析的方法，收集ESCC患者的医学影像资料和病理资料。
首先，对医学影像进行预处理和特征提取，包括肿瘤大小、形状、边缘、内部结构等特征。
然后，利用机器学习算法对提取的特征进行分类和预测，建立预测模型。
最后，将预测结果与病理结果进行对比和分析，评估模型的准确性和可靠性。
四、研究结果1. 病理分化程度的预测通过影像组学技术提取的医学影像特征，结合机器学习算法，我们建立了预测ESCC病理分化程度的模型。
结果表明，该模型能够有效地预测ESCC的病理分化程度，预测准确率达到了XX%。
与传统的诊断方法相比，基于影像组学的预测方法具有更高的准确性和可靠性。
2. 淋巴结转移的预测同样地，我们利用影像组学技术建立了预测ESCC淋巴结转移的模型。
该模型能够有效地预测淋巴结转移的情况，预测准确率也达到了XX%。
与现有的诊断方法相比，该模型在预测淋巴结转移方面具有更高的敏感性和特异性。
五、讨论本研究表明，基于影像组学的预测方法在ESCC的病理分化和淋巴结转移预测中具有重要应用价值。
首先，通过提取医学影像特征，结合机器学习算法，我们可以建立更加客观、准确的诊断和预后评估模型。
肺结核的影像诊断X线课件
结核球
圆形或椭圆形阴影，直径多在 2～3cm以内，常有钙化灶或 液化坏死形成空洞。
浸润性肺结核
小片状或斑点状阴影，可融合 和形成空洞。
干酪性肺炎
大叶性密度均匀的磨玻璃状阴 影，逐渐出现溶解区，呈虫蚀 样空洞。
纤维空洞型肺结核
一侧或两侧单个或多个厚壁空 洞，多伴有支气管播散病灶及 明显的胸膜增厚。
特殊类型肺结核X线影像特征
肺结核的影像诊断X 线课件
REPORTING
• 肺结核概述 • X线检查在肺结核诊断中应用 • 肺结核X线影像特征分析 • 鉴别诊断与误区提示 • 并发症与合并症识别和处理策略 • 总结与展望
目录
PART 01
肺结核概述
REPORTING
定义与发病机制
定义
肺结核是由结核分枝杆菌引起的 慢性传染病，可侵及许多脏器， 以肺部结核感染最为常见。
急性血行播散型肺结核
两肺弥漫分布的粟粒大小的阴影，大小不一，密度不等，分布不均。
亚急性或慢性血行播散型肺结核
两肺大小不一、密度不同和分布不均的粟粒状或结节状阴影，新鲜渗出与陈旧 硬结和钙化病灶共存。
PART 04要点
肺癌
肺癌在X线上多表现为肺门淋巴结肿大和肺内肿块，边缘 常有分叶和毛刺，而肺结核多表现为肺内斑片状或云絮状 阴影，密度不均匀，边缘模糊。
肺炎
肺炎在X线上表现为肺内大片均匀致密影，边缘模糊，密 度较淡，而肺结核病灶多发生在上叶尖后段和下叶背段， 呈多态性改变，密度不均匀，可有钙化灶。
肺脓肿
肺脓肿在X线上表现为肺内圆形透亮区及气液平面，壁较 薄，而肺结核空洞壁较厚，多无气液平面，且周围常有卫 星灶。
误区提示及避免方法
误区一
仅凭X线表现诊断肺结核。 避免方法：结合患者病史 、临床表现、实验室检查 等综合分析。
影像基因组学研究进展
基因组学研究进展
基因组学研究进展
随着技术的不断进步，乳腺癌基因组学研究也取得了许多新的进展。例如， 利用新一代测序技术，研究人员成功地揭示了乳腺癌的亚型特征和分子改变，这 为针对不同亚型的乳腺癌的个性化治疗提供了依据。此外，研究人员还发现了一 些新的生物标志物，如循环肿瘤细胞（CTC）和循环肿瘤DNA（ctDNA）等，这些 生物标志物为乳腺癌的早期诊断、预后预测和药物疗效监测提供了新的手段。
4、结尾总结
4、结尾总结
环境基因组学与毒理基因组学作为新兴学科，其研究进展对于理解生物体与 环境的相互作用、环境保护和健康科学的发展具有重要的意义。尽管两个领域的 研究尚存在不足之处，但随着科学技术的不断进步和研究方法的不断完善，相信 未来在这两个领域将取得更为丰富和深入的研究成果。
4、结尾总结
基因组学研究方法
基因组学研究方法
乳腺癌基因组学研究的方法主要包括传统基因表达测量方法、蛋白质组学研 究方法和代谢组学研究方法等。传统基因表达测量方法主要包括反转录聚合酶链 反应（RT-PCR）和荧光定量PCR（qPCR）等，用于检测基因的转录水平。蛋白质 组学研究方法则包括二维凝胶电泳、质谱分析和免疫印迹等，用于检测蛋白质的 表达和修饰情况。代谢组学研究方法则包括核磁共振、质谱和其他代谢组学技术， 用于检测细胞内的代谢物和代谢过程。
四、未来展望
总之，随着科技的不断进步和研究的深入开展，影像基因组学有望在未来为 医学领域带来更多突破性成果，为人类健康事业做出更大贡献。
五、结论
五、结论
本次演示介绍了影像基因组学的研究进展，包括其定义、研究方法、应用领 域和未来展望。
参考内容
内容摘要
随着环境科学和生命科学的不断发展，环境基因组学与毒理基因组学成为了 研究热点。环境基因组学主要环境中基因组的变化及其与环境因素的相互作用， 而毒理基因组学则着眼于研究化学物质对生物体基因组的影响及其毒性作用。本 次演示将综述这两个领域的研究进展，以期为相关研究提供参考。
影像组学的兴起及其应用进展
影像组学的兴起及其应用进展刘超;鲁际【摘要】影像组学是一个新兴的发展领域,是指从计算机断层成像(CT)、磁共振成像(MRI)或正电子发射断层成像(PET)获得的医学图像中提取和分析大量高通量的成像特征,来评估获得高度保真的肿瘤表型,从而定量地揭示图像与肿瘤异质性之间的关联.目前关于影像组学的研究已经获得了诸多的显著成果.本文主要对影像组学的工作流程、临床上的应用以及面临的挑战进行综述.【期刊名称】《海南医学》【年(卷),期】2018(029)015【总页数】3页(P2164-2166)【关键词】影像组学;高通量;定量成像【作者】刘超;鲁际【作者单位】三峡大学第一临床医学院放射科,湖北宜昌 443000;三峡大学第一临床医学院放射科,湖北宜昌 443000【正文语种】中文【中图分类】R445自从第十九世纪末X射线被发现以来，医学影像学已经发展了100多年。
传统的成像方法是主要是对肿瘤的形态特征进行半定量提取[1]。
然而，这些方法不能够预测肿瘤的异质性，因此我们迫切需要开发更加系统、全面的图像处理技术。
2012年，荷兰研究人员Lambin P首次提出了“影像组学”的概念[2]，并将其定义为:用高通量的方法从影像图像的感兴趣区域(ROI)中提取大量的影像特征。
近年来，影像组学引起了国内外广泛的关注。
随着精准医疗时代的到来，提供多参数形态和功能信息的影像组学正在发挥越来越重要的作用。
本文主要对影像组学的工作流程、临床上的应用以及面临的挑战进行综述。
1 影像组学工作流程1.1 图像采集首先从CT、MRI和PET不同的无创成像方式来获取大量的图像，然后对这些图像进行预处理，以确保它们的一致性。
许多研究机构使用了对比度限制自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equlization，CLAHE)技术来增强图像对比度、降噪和除去人为伪影的影响。
最后，将所有的图像都逐渐地汇总在一起，形成一个大型的数据库。
CT影像组学和深度学习预测肺实性小结节良恶性的初步研究演示稿件
汇报人：XXX
2024-01-05
目录
研究背景CT影像组学在肺实性小结节良恶性预测中的研究进展深度学习在肺实性小结节良恶性预测中的研究进展本研究方法与技术路线研究结果与讨论结论
01
CHAPTER
研究背景
01
02
肺实性小结节的良恶性判断对于临床治疗和预后评估具有重要意义，但目前临床诊断仍存在一定的困难。
与传统影像学诊断相比，该方法具有更高的敏感性和特异性，能够更准确地鉴别良恶性肺实性小结节，降低漏诊和误诊的风险。
该研究为肺实性小结节的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法，有助于提高肺癌的早期发现率和治疗效果。
研究结果表明，CT影像组学特征能够有效地反映肺实性小结节的生物学特征，深度学习算法则能够从这些特征中提取出有价值的信息，提高预测准确率。
早期研究主要集中在提取单一特征进行预测，准确率相对较低。
早期研究
深度学习应用
临床应用前景
近年来，深度学习技术在肺实性小结节良恶性预测中得到了广泛应用，显著提高了预测准确率。
随着研究的深入和技术的进步，CT影像组学有望在临床实践中为肺实性小结节的诊断和治疗提供有力支持。
特征选择与优化
特征选择是影响预测准确率的关键因素，需要进一步研究和优化特征选择方法。
准确度
模型对恶性结节的预测敏感度为85%，对良性结节的预测敏感度为80%。
敏感度
模型对恶性结节的预测特异度为92%，对良性结节的预测特异度为95%。
特异度
01
02
03
06
CHAPTER
结论
本研究通过CT影像组学和深度学习的方法，成功预测了肺实性小结节的良恶性，为临床诊断和治疗提供了有力支持。
王佳舟--影像组学在放疗中的初步应用
特征提取
• 纹理特征 / Texture feature
– 灰度共生矩阵 / Gray Level Co-occurrece Matrix (GLCM)
• 统计特征 / Statistical feature • 直方图特征 / Histogram feature • 形状特征 / Shape feature • 分形特征 / Fractal feature • 小波特征 / Wavelet feature
Байду номын сангаас
灰度共生矩阵 / Gray Level Cooccurrece Matrix (GLCM)
• 计算相邻像素之间的关系
形状特征 / Shape feature
• Volume • Surface area • Curvature • etc…
Lee et al. Med. Phys. 42 (9), September 2015
影像组学在放疗中的初步应用
王佳舟
• 钟浩宇 • 周震 • 胡盼盼 • 胡伟刚 • 申丽君 • 章真
感谢
关键问题
影像组学
• AAPM和ASTRO热点之一
内容
• 什么是影像组学？ • 如何进行影像组学的分析？ • 影像组学在放疗中会有什么用？
什么是影像组学
• Genomics 基因组学 • Proteomics 蛋白组学 • Radiomics 影像组学(放射影像组学)
获取影像
• 两个问题：
– 影像采集的影响？ – 不同设备的一致性？
• 开展重复性和一致性的研究
如何进行影像组学的分析
• 获取影像 • 轮廓勾画 • 特征提取 • 分析建模
轮廓勾画
• 自动勾画 • 半自动勾画 • 手动勾画 • 一致性研究
肿瘤影像组学信息挖掘与临床应用
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｕｍａｎｃａｎｃｅｒｓｏｆｔｅｎｅｘｈｉｂｉｔｉｎｔｒａｔｕｍｏｒａｌｐｈｅｎｏｔｙｐｉｃｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｍａｙｈａｖｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｅｆｆｅｃｔｓｏｎｔｕｍｏｒ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｃｕｒａｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔ．Ｉｔｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｔｕｍｏｒｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｏｆ ｔｕｍｏｒｓｉｔｅｂｙｒａｄｉｏｍｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｒａｄｉｏｍｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｕｓｕａｌｌｙｉｎｃｌｕｄｅｓｉｍａｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｒｅｇｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ａｓａｎｏｎ ｉｎｖａｓｉｖｅｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄ，ｒａｄｉｏｍｉｃｓｃａｎ ｂｅａｐｐｌｉｅｄ ｔｏｔｈｅｄｉａｇｎｏｓｉｓ， ｓｔａｇｉｎｇ， ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆｃｈｅｍｏｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ， ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅｆｆｉｃａｃｙａｎｄｐｒｏｇｎｏｓｉｓｏｆｔｕｍｏｒｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｕｍｏｒｒａｄｉｏｍｉｃｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｎｅｗ ｉｄｅａｓａｎｄ ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｉｅｓｆｏｒｃｌｉｎｉｃａｌｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｔｕｍｏｒｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃａｎｃｅｒ；ｒａｄｉｏｍｉｃｓ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｉｎｉｎｇ
收稿日期：２０１９－０８－１５ 基金项目：国家自然科学基金 （８１８７１３３７）；浙江省医药卫生科技计划项目（２０２０３６９７９６） 作者简介：冯琪（１９９３－），女，安徽宁国人，硕士，住院医师。 通讯作者：丁忠祥（１９７３－），男，安徽舒城人，博士，主任医师 ／教授，博士研究生导师。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• CT：可能是最为直接且最容易进行比对的，信号强度能与组织密
度联系起来
• PET-CT：主要的挑战是对示踪剂计量的校对和代谢容量或VOI
的重建问题
• MRI：磁共振影像信号强度变量，来源于组织各种内在固有属性
复杂的相互作用
• •
NSCLC肿瘤中，影像组学特征的可变性与不同的CT扫描的图像有关。应考虑 这些相互扫描的差异，并在未来的研究中尽量减少它们的影响。 Measuring Computed Tomography Scanner Variability of Radiomics Features
•
异质性优化框架（HOF）——降低由于采集MR图像的仪器、方案的不同对肿 瘤的异质性分析所造成的影响。
质控指南的开发：影像特征(分辨率、重建以及参数获取)
临床参数(疾病阶段、疾病的类型和结果)
大数据
• 图像的分割与绘制 • 将图像分割为感兴趣容量(volumes-of-interest VOI)
• 人工手动 ：精度最高，费时费力，重复性低 • 半自动：速度提高，准确性较低，依赖操作者经验 • 自动：重复性好，研究阶段
• 11 papers related to computed tomography (CT) Radiomics, 3 to Radiomics or texture analysis with positron emission tomography (PET) and 8 relating to PET/CT Radiomics. There are two main applications of Radiomics, the classification of lung nodules (diagnostic) or prognostication of established lung cancer (theragnostic).
影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质 性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期
二、处理流程
• • • • •
（1）影像数据的获取； （2）图像的分割与绘制； （3）特征的提取和量化； （4）影像数据库的建立； （5）分类和预测。
• 影像数据的获取
• 入组数据需要具有相同或相似的采集参数， 保证数据不会受到机型、参数的影响。
• 通过计算机分析提取的不可视特征（直方图、纹理、分形 维等）——定量描述病变的异质性（肿瘤）
• 数据库的建立与共享 • 个体化数据分析
• 在分析定量Radiomics特征时，需要考虑影像采集参数不 同、呼吸运动位移带来的干扰，使用合理的方法筛选抗 噪声能力强的Radiomics特征，并通过调整参数，提高影 像特征的稳定性。 • ROI的勾画应具有较好的可重复性及准确性。 • 模型的建立应通过努力扩大样本数量、选择合适的机器 学习演算法，提高预测效能、尽量降低过拟合风险。 • Radiomics的研究结果必须具有可重复性，得到多中心研 究的验证。为了实现较高的可靠性与可重复性，在 Radiomics研究流程的各个步骤和临床上, 均有不同的困 难需要克服。
• 图像分割算法
• 基于阈值的分割方法：广泛 • 基于边缘的分割方法 • 基于区域的分割方法
• 特征提取与量化
• 广义：通过变换的方法用低维空间表示高维度特征数据； • 狭义：将ROI分割完成后，就可以对其进行特征提取。
• 特征：
• 常见描述病变的术语（形状、大小、密度、边缘等）—— 病变定性的描述
影像组学的临床应用研究
郭小芳
主要内容
• 概念
• 处理流程
• 影像组学的临床应用 • 影像组学的优势
医学影像学
结构成像
分子生物学
功能成像
数字化医学影像学
基因组学
分子影像学
影像组学 radiomics
一、概 念
• •
最早由荷兰学者在2012年提出； 指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿 瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层
• • • • • Radiomics of Lung Nodules: A Multi-Institutional Study of Robustness and Agreement of Quantitative Imaging Features Radiological Image traits Predictive of Cancer Status in Pulmonary Nodules Effects of contrast-enhancement, reconstruction slice thickness and convolution kernel on the diagnostic performance of radiomics signature in solitary pulmonary nodule A Clinical Model To Estimate the Pretest Probability of Lung Cancer in Patients With Solitary Pulmonary Nodules （PET） SCREENING AND EARLY DETECTION OF LUNG CANCER
三、影像组学的临床应用
• 1、良恶性病变的鉴别诊断及肿瘤分期
• 辅助诊断肺结节的良恶性：Radiomics可以提高肺部结节 诊断的准确性。 • 与良性结节相比, 恶性结节的CT密度直方图具有更高的峰 度和更低的偏度, ROC曲线下面积0.71~0.83。利用肺结节 的分形维度可以将肺癌与肺炎、结核区分开。综合利用形 状、大小、直方图特征, 可以将判断结节良恶性质的ROC 曲线下面积从0.79提高到0.84
次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。
• 直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。
Байду номын сангаас
大数据
•
定义：一种规模大到在获取、存储、管理和分析等方面都 大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据范围。
•
主要特征：“4V”
•
• • •
Volume：海量的数据规模
Velocity：快速的数据流转 Variety：多样的数据类型 Value：价值大，价值密度低