影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用
影像组学的临床应用研究ppt课件
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• 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).
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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。
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• 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。
• 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
• 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 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。
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• 图像分割算法
影像组学的发展与应用
影像组学的发展与应用影像组学是一门集成了医学影像学、生物信息学和统计学等多个学科的交叉领域，通过对大规模影像和临床数据的整合和分析，为疾病的诊断、预测和治疗提供可靠的依据。
随着医学影像技术的不断进步和计算机处理能力的提升，影像组学在医学领域的应用愈发广泛，成为了重要的研究工具和临床实践手段。
影像组学的发展离不开医学影像技术的进步。
传统的医学影像技术如X线、CT、MRI等已经成为了临床医生诊断疾病的重要手段。
然而，这些技术所产生的图像数据量庞大、信息复杂，且缺乏定量的指标，使得医生们在面临大量影像数据时往往难以快速准确地作出判断。
而影像组学则通过对大规模影像数据的分析和挖掘，提取出潜在的特征和模式，从而帮助医生们进行疾病的早期诊断和个体化治疗。
影像组学的应用领域广泛。
首先，影像组学在肿瘤学领域具有重要的应用价值。
通过对肿瘤患者的CT、MRI等影像数据进行分析，可以提取出肿瘤的形态、纹理、血管分布等特征信息，从而对肿瘤的恶性程度、预后和治疗反应进行评估。
此外，影像组学还可以帮助医生们找到肿瘤的最佳治疗路径，实现个体化治疗，提高治疗效果。
影像组学在神经科学领域也有广泛的应用。
通过对脑部影像数据的分析，可以揭示不同脑区之间的功能连接和结构连接，从而帮助我们更好地理解脑的工作机制。
此外，影像组学还可以通过识别脑影像数据中的异常模式，辅助医生进行精确的神经疾病诊断，如阿尔茨海默病和帕金森病等。
影像组学还可以在心脏病学、骨科学、肾脏病学等领域发挥重要作用。
例如，在心脏病学中，影像组学可以通过分析心脏CT、MRI 等影像数据，提取出心脏的结构和功能特征，从而评估心脏病的严重程度和预后。
在骨科学中，影像组学可以通过分析骨骼CT数据，提取出骨密度、骨质状况等特征，帮助医生进行骨质疾病的诊断和治疗。
在肾脏病学中，影像组学可以通过分析肾脏MRI数据，评估肾脏功能和病变情况，指导肾脏疾病的治疗。
虽然影像组学在医学领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
影像组学在肺癌中的应用现状与存在问题
影像组学在肺癌中的应用现状与存在问题一、影像组学在肺癌中的应用现状1.早期筛查肺癌的早期筛查对于提高患者的生存率至关重要。
传统的筛查方法包括胸部X线和CT 检查，但这些方法可能存在漏诊和误诊的情况。
而影像组学技术的应用能够通过对影像数据的综合分析，发现微小的肿瘤和病变，提高早期筛查的准确性和灵敏性。
2.诊断与分期影像组学技术在肺癌的诊断和分期中发挥了重要作用。
CT、MRI、PET等影像技术结合影像组学分析可以对肿瘤的位置、大小、形态特征和代谢情况进行全面的评估，有助于明确肺癌的诊断和分期，为临床治疗提供重要的依据。
3.治疗监测肺癌治疗的有效性和疗效的监测对于患者的生存和预后具有重要意义。
影像组学技术能够实时监测肿瘤的变化和治疗效果，为临床决策和调整治疗方案提供客观依据。
特别是在肺癌的放疗、化疗和靶向治疗中，影像组学技术的应用更加凸显其重要性。
4.预后评估影像组学技术可以评估肺癌患者的预后情况，包括对肿瘤的复发、转移以及患者的生存期进行预测。
通过对影像数据的定量分析，结合临床资料和分子生物学信息，形成多模式的预后评估模型，能够为临床医生提供更准确的预后信息，有针对性地制定个体化治疗方案。
以上仅是影像组学在肺癌中应用的部分方面，可以看出其在肺癌领域的应用前景十分广阔。
随着其应用的不断深入，也暴露出了一些存在的问题，需要进一步解决和改进。
二、影像组学在肺癌中存在的问题1. 数据质量影像组学技术对于影像数据的质量要求较高，而临床影像数据的质量参差不齐，存在着数据标准化不足、噪音干扰、伪影等问题。
影像组学技术需要依靠高质量的影像数据来进行准确分析和建模，因此如何解决临床影像数据质量不一的问题成为亟需解决的难题。
2. 数据共享与互操作肺癌患者的影像数据通常散布在不同的医疗机构、医生手中，这些数据难以共享和互操作，这不仅影响了影像组学技术的应用，也限制了医疗资源的合理配置和患者的治疗效果。
如何建立统一的影像数据平台和实现数据的共享与互操作，成为了影像组学技术在肺癌中应用的关键问题。
影像组学在头颈部肿瘤诊疗中的应用进展
谷金铭，王安然，李泉江，等.影像组学在头颈部肿瘤诊疗中的应用进展［J］.98°医疗卫生装备,2021,42(4)：98-102,105.影像组学在头颈部肿瘤诊疗中的应用进展谷金铭，王安然，李泉江，彭娟*,罗天友，吕发金(重庆医科大学附属第一医院放射科，重庆400016)［摘要］介绍了影像组学的概念及工作流程，综述了影像组学在头颈部肿瘤的诊断与鉴别诊断、风险分层、疗效与副反应预测、基因表型预测等方面的研究进展，指出了影像组学对头颈部肿瘤的精准诊断和预后判断具有重要意义。
分析了头颈部肿瘤影像组学研究的不足，并展望了未来头颈部肿瘤影像组学的研究方向。
［关键词］影像组学；头颈部肿瘤；精准诊疗；风险分层;疗效预测；副反应预测；基因表型［中国图书资料分类号］R318；R445 ［文献标志码］A［文章编号］1003-8868(2021)04-0098-06DOI：1O.19745/j.1OO3-8868.2O21O86Application progress of radiomics in diagnosis and treatment of head andneck tumorsGU Jin-ming,WANG An-ran,LI Quan-jiang,PENG Juan*,LUO Tian-you,LYU Fa-jin (Department of Radiology,the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University,Chongqing400016,China) Abstract Radiomics had its concept and workflow introduced,whose research progresses for diagnosing and treating head and neck tumors were reviewed in diagnosis and differential diagnosis,risk stratification,prediction of efficacy and side effects,genotype prediction and etc,It's pointed out radiomics was of significance for the precision diagnosis and prognosis determination of head and neck tumors,The deficiencies and future direction of radiomics for head and neck tumors were explored,［Chinese Medical Equipment Journal袁2021,42(4)：98-102,105］Key words radiomics;head and neck tumors;precision diagnosis and treatment;risk stratification;efficacy prediction;side effect prediction;genotype0引言复杂的解剖结构和肿瘤异质性给头颈部肿瘤的精确诊断和个体化治疗带来了一系列挑战。
影像组学在乳腺癌中有什么用？
影像组学在乳腺癌中有什么用？根据相关研究表明，我国乳腺癌的发病和死亡率不断增加，乳腺癌已成我国女性发病率最高的癌症之一。
近年来，对于如何尽早准确诊断乳腺癌成了临床研究中的重要问题。
影像组学是一种通过高能量对受检者提取特征的无创型新型诊断技术，其在对于乳腺癌受检者的诊断和治疗中得到了广泛的运用和研究。
一、影像组学概述影像组学最初是在2010年由美国学者Gillies提出，由荷兰学者Lambin等众多学者进一步进行完善，通过从放射影像中高能量对受检者提取特征并形成高维数据集。
影像组学共由6个方面组成，包含影像的采集、重建，病灶范围、位置的判定，病灶的分割、重组，病灶图像特征的提取和数据化，数据库的建立及个体数据分析。
图像的分割是对受检者提取特征的关键性因素，所分割的区域是否正确将直接对影响数据的准确性产生影响。
目前在临床诊断中主要有手动、半自动和全自动3中图像分割法，手动和半自动分割运用较为广泛。
图像的分割算法主要包括区域增长法、水平设置法、图像切割法和半自动分割法等。
将分割后的图像区域通过三维容积重组的方式，生成三维感兴趣容积，并从三维容积中提取相关数据。
二、影像组学的临床应用概述随着我国医疗科研技术的不断发展，影像组学在对于不同恶性肿瘤的诊断中被得以广泛应用，如乳腺癌、肝癌、肺癌等常见恶性肿瘤疾病。
以为需要通过基因检测或病理检查才能获得的信息，现在影像组学都能够获取，所以能使医生根据患者早期的影像组学图像为基础，对患者早期病情进行准确诊断，从而为患者制定合适的临床治疗方案，提高患者的治疗效果。
三、影像组学在乳腺癌中的运用目前在对乳腺癌的临床诊断和治疗中，影像组学多应用于乳腺癌的诊断、鉴别分子分型、对化疗效果的评估及对患者治疗后的预后效果和复发情况评估中。
3.1乳腺癌的诊断据临床研究显示，同正常的乳腺组织进行比较，乳腺癌患者病灶位置的组织细胞纹理会出现不均匀且粗糙的情况（如图一）。
所以，通过纹理分析可对患者乳腺的肿瘤病变组织与正常组织进行区分，能有效运用于对乳腺肿瘤患者的良恶性进行区分，有相关研究表明，其也能被用来区分导管癌和小叶癌。
影像组学在核医学影像中的应用
影像组学在核医学影像中的应用随着医学技术的不断发展，影像组学技术在核医学影像中的应用越来越广泛。
影像组学技术是一种基于图像处理和机器学习算法的新兴技术，可以从大量的多维数据中提取有用信息，为医学诊断和治疗提供更加精准的支持。
在核医学影像中，影像组学技术的应用可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
一、影像组学技术在核医学影像中的应用1. 肿瘤诊断影像组学技术可以对核医学影像中的肿瘤进行识别和分析。
通过对肿瘤的形态、代谢和血液灌注等多个方面的分析，可以提高肿瘤的诊断准确性。
例如，可以通过对PET/CT影像进行分析，预测肿瘤的生长和转移趋势，为肿瘤治疗提供更加精准的支持。
2. 心血管疾病诊断核医学影像在心血管疾病诊断中有着重要的应用，而影像组学技术可以对核医学影像中的心血管疾病进行多维度的分析。
例如，可以通过对PET/CT影像进行分析，评估心肌代谢和灌注的情况，对心血管疾病进行诊断和评估。
3. 脑部疾病诊断影像组学技术可以对核医学影像中的脑部疾病进行分析和诊断。
例如，可以通过对PET/CT影像进行分析，评估脑部代谢和血液灌注的情况，对脑部疾病进行诊断和治疗的决策提供更加精准的支持。
二、影像组学技术在核医学影像中的优势1. 提高诊断准确性影像组学技术可以对核医学影像中的多维数据进行分析和处理，提取有用的信息，提高诊断的准确性。
例如，可以通过对PET/CT影像进行多维度的分析，评估肿瘤的形态、代谢和血液灌注等多个方面的情况，提高肿瘤的诊断准确性。
2. 提高治疗效果影像组学技术可以对核医学影像中的多维数据进行分析和处理，提取有用的信息，为治疗提供更加精准的支持。
例如，可以通过对PET/CT影像进行分析，预测肿瘤的生长和转移趋势，为肿瘤治疗提供更加精准的支持。
3. 提高效率影像组学技术可以对核医学影像中的多维数据进行自动化分析和处理，提高工作效率。
例如，可以通过机器学习算法对大量的核医学影像进行自动化分析和处理，减少医生的工作量，提高工作效率。
肿瘤影像检测技术的新进展与应用前景
肿瘤影像检测技术的新进展与应用前景引言：肿瘤是一种十分复杂且具有高度异质性的疾病。
随着医学影像技术的快速发展，肿瘤影像检测成为了肿瘤诊断、分期和治疗计划制定中至关重要的一环。
本文将重点介绍肿瘤影像检测技术的新进展以及其在临床应用中的前景。
一、超声波成像技术超声波成像技术在肿瘤影像检测中起到了不可替代的作用。
近年来，超声波成像领域取得了许多突破性进展。
1. 弹性成像技术弹性成像技术利用内部组织和器官的机械特性进行图像重建，能够提供更为详细和准确的肿瘤形态信息，辅助医生进行诊断。
这项技术能够帮助检测和区分良恶性肿块，提高早期癌变的发现率。
2. 三维动态超声造影（3D-DSA）3D-DSA是一种实时动态血管成像技术，能够显示血管的位置、形态以及实时血流动态信息。
这项技术对于肿瘤的早期诊断和治疗计划制定非常有帮助。
例如，在输卵管堵塞问题中，3D-DSA技术能够提供更准确的诊断结果。
3. 弹性超声/核磁共振成像（MR-Elastography）MR-Elastography结合了超声波成像和核磁共振成像的优点，能够提供更为全面的肿瘤评估结果。
该技术通过测量组织弹性来检测肿瘤并提供其内部构造信息。
二、计算机辅助诊断技术计算机辅助诊断技术是近年来发展迅速的一项新兴医学影像领域。
它利用人工智能和图像处理算法来分析和解读大量医学影像数据，提高医生的诊断效率和准确度。
1. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种广泛应用于图像处理领域的深度学习神经网络模型。
通过大量的训练数据集，CNN可以自动从肿瘤影像中提取特征并进行分类、分割等任务。
这种技术可以有效辅助医生进行肿瘤的定位和分析。
2. 支持向量机（SVM）SVM是一种监督学习算法，可以将影像数据映射到高维空间，在新的空间中实现对不同类别之间的区分。
SVM在肿瘤检测和分类中表现出良好的效果，能够提供更准确的肿瘤边界和轮廓信息。
三、多模态影像融合技术多模态影像融合技术将来自不同影像模态的信息融合到同一个平台上，为医生提供全面而精确的肿瘤诊断结果。
肝细胞癌影像组学研究进展及其在临床的应用
Advances in Clinical Medicine 临床医学进展, 2023, 13(5), 8116-8121 Published Online May 2023 in Hans. https:///journal/acm https:///10.12677/acm.2023.1351135肝细胞癌影像组学研究进展及其在临床的应用 夏弘婧*，鲍海华#，曹云太，谭华清青海大学附属医院影像中心，青海 西宁收稿日期：2023年4月19日；录用日期：2023年5月11日；发布日期：2023年5月22日摘要 肝细胞癌(HCC)是世界上第六大常见癌症，也是癌症相关死亡的第三大原因。
虽然目前HCC 的诊断方案正在不断完善，但HCC 的预后仍不理想。
影像组学作为一个新的领域，可从不同类型的图像中提取高通量成像数据，在手术前无创地建立模型并预测临床结果。
已发表的关于HCC 放射组学分析的研究提供了令人鼓舞的数据，证明了在预测肿瘤生物学、分子谱、治疗后反应和结果方面的潜在效用，所以本文将从影像组学的基本流程入手，结合其在临床不同方面的应用进行综述。
关键词肝癌，影像组学，临床应用Progress in Imaging Omics Research of Hepatocellular Carcinoma and Its Clinical ApplicationHongjing Xia *, Haihua Bao #, Yuntai Cao, Huaqing TanImaging Center, Qinghai University Affiliated Hospital, Xining Qinghai Received: Apr. 19th , 2023; accepted: May 11th , 2023; published: May 22nd , 2023AbstractHepatocellular carcinoma (HCC) is the sixth most common cancer in the world and the third lead-ing cause of cancer-related deaths. Although the diagnostic protocol for HCC is currently being con-tinuously improved, the prognosis of HCC is still not ideal. Imaging omics, as a new field, can ex-*第一作者。
深度学习和影像组学在头颈部恶性肿瘤影像学中的研究进展(2020完整版)
深度学习和影像组学在头颈部恶性肿瘤影像学中的研究进展（2020完整版）摘要影像组学模型建立在手工提取特征的基础上，而深度学习可以自动学习这些特征，两者结合的应用前景更加广阔，是目前影像学发展的热点和焦点。
目前已有较多学者利用影像组学和深度学习对头颈部恶性肿瘤的影像学研究进行了深入讨论。
笔者就深度学习和影像组学在头颈部恶性肿瘤分期、鉴别诊断、转移淋巴结的评估、肿瘤的基因型预测及预后的辅助判断等方面展开综述。
随着科学技术飞速发展，放射学处于一项重大技术变革——人工智能的边缘，其已在疾病检测、解剖分割及影像图像质量评估等诸多方面取得了较好的应用成果［1］。
深度学习是目前人工智能发展的热点和焦点，影像组学可以提取图像的内在特征，两者联合拥有更加广阔的应用前景。
笔者针对深度学习、影像组学以及基于深度学习的影像组学（deep learning-based radiomics，DLR）在头颈部恶性肿瘤影像诊断方面的研究现状进行综述，旨在讨论未来人工智能在影像诊断方面的发展方向。
一、深度学习和影像组学的概念所谓深度学习是指通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或类别，进而从大量的输入数据中学习有效特征，并把这些特征用于分类、回归和信息检索的一种技术。
其模型种类众多，目前在医学影像学领域，卷积神经网络（convolution neural network，CNN）的应用最为广泛。
影像组学是指从CT、MRI、PET-CT等图像中高通量地提取大量信息，包括一阶统计特征、空间几何特征、纹理特征和小波特征，从而将感兴趣区（region of interest，ROI）的影像数据转化为具有高分辨率的空间特征数据，进而实现病变特征的提取与模型建立。
其中，logistic回归模型因其简单易行，是目前最受欢迎且常用的监督分类器，其他常用的分类器还包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器和随机森林等。
影像组学模型建立在手工提取特征的基础上，而深度学习可以自动学习这些特征［2］。
影像组学在良恶性肾肿瘤鉴别诊断、病理分级及治疗反应预测中的应用进展
影像组学在良恶性肾肿瘤鉴别诊断、病理分级及治疗反应预测中的应用进展陈波，左毅刚，王海峰，付什，谭智勇，李宁昆明医科大学第二附属医院泌尿外科，昆明650101摘要：影像组学利用人工智能将传统影像学图像进行数据化处理，以此获得更深层次的信息。
影像组学在肿瘤的诊断、治疗及预后方面发挥了较大优势，促进了精准医疗的发展。
影像组学可用于肾肿瘤良恶性的鉴别、预测病理分级和预测肾恶性肿瘤药物治疗效果。
影像组学不仅在肾嗜酸细胞瘤和乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤与肾细胞癌的鉴别有很好的区分准确度，而且能利用术前图像预测肾恶性肿瘤病理分级，以及利用影像组学评估对药物的治疗反应，这些对疾病的诊疗有重要意义。
关键词：影像组学；人工智能；机器学习；纹理特征；肾肿瘤doi：10.3969/j.issn.1002-266X.2023.14.026中图分类号：R737.1 文献标志码：A 文章编号：1002-266X（2023）14-0106-04肾恶性肿瘤是泌尿系统病死率最高的肿瘤，一般位置较深，不易被发现，早期诊断是治疗成功的关键。
目前尚缺乏精准、无创、高效的方法来进行诊断和预测。
影像组学是指从CT、MRI等影像学资料的断层图像中高通量地提取定量特征，包括病灶大小、形状、纹理、边缘和功能等信息，将其转化为计算机可处理的信息，加以数学算法从而获得更深层次、更多元化的数据［1］。
影像组学的流程包括影像数据的获取、肿瘤区域的标定、肿瘤区域的分割、特征的提取和量化、分类和预测5个主要步骤［2］，其核心是提取影像深层次的数据用于定量分析感兴趣区（ROI）的属性特征，并用各种数学方法提供信息，从而量化肿瘤异质性。
影像组学能将肉眼无法看见的影像信息提取并呈现，从而降低漏诊、误诊率，还能够辅助优化诊疗方案，在多种肿瘤的诊疗和预后预测方面均有良好的效果。
现将影像组学在肾肿瘤良恶性鉴别、病理分级预测以及治疗反应预测中的应用进展综述如下，旨在为临床诊断和治疗提供参考。