影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用PPT精选课件

专家讲坛影像组学在肿瘤研究中的应用进展

第 258 期

编者

的话

Radiomics，一次对影像图像数据挖掘的革命，已经离我们如此的近。以后做一次CT或MR扫描，医生们得到的再不仅仅是图像，而是可以“判你生死”的数据。Radiomics，已经被视为介于临床与基因之间的第二层重要数据。为了让年轻医生对影像组学这个高大上的新生事物有一个快速的了解，本期公众号请来天津医科大学附属肿瘤医院叶兆祥主任为大家揭开影像组学的面纱。

—— Clinical 临床的 ——

—— Radiomic 影像组学的 ——

—— Genomic 基因组学的 ——

近年来，影像组学（radiomics）成为新的研究热点，广泛应用于各类疾病，尤其是肿瘤的诊断、治疗、预后等各个方面的研究，为肿瘤的精准治疗提供了新的依据。

影像组学究竟是什么？

影像组学又称放射组学，是深度挖掘图像信息，从海量的医学影像数据中提取大量的定量特征，通过量化分析来提高诊断准确率并进行预测。影像组学结合其他检查信息可以为临床提供一个全面量化的肿瘤表型，提高个性化的治疗选择和监测。

随着图像质量的提高、计算机技术的进步，使得我们能够对图像进行比较精细的分析。传统意义上，影像医师对病灶特征只进行定性描述，如密度是否均匀、形态是否规则、有无分叶等。部分医师将这些特征半定量化，如根据病灶的形态规则程度进一步分为圆形、椭圆形、不规则、极度不规则，分别评为1-4分。而影像组学则是依赖于计算机进行图像分割和自动提取特征，将病灶特征定量化，比如球形程度（roundness），即计算病灶的形状与椭圆的相似程度，结果为一数值。影像组学以整个肿瘤为研究对象，可以整体分析肿瘤内部的异质性，获取临床及传统影像学分析无法提供的信息。

影像组学分析步骤

图1 影像组学分析步骤

影像组学分析的主要步骤为图像采集，确认感兴趣区并进行图像分割，提取定量特征，分析定量特征并构建分类或预测模型（如图1）。目前研究较多的是CT、MRI、PET图像等。图像质量、层厚及体素大小等对影像组学分析均有一定影响。感兴趣区一般为目标病灶，可以对病灶整体进行分割，也可以将病变的一部分进行分割，例如有的作者将肺癌化疗后的实性部分和周围的磨玻璃密度分别进行勾画、分割（如图2）。

瘤周影像组学

- 1 - 瘤周影像组学

瘤周影像组学是一种新兴的诊断技术，它结合了医学影像学和计算机科学的优势，可以对肿瘤周围的组织进行高精度的分析和诊断。瘤周影像组学通过对影像中的组织学、生物学和遗传学信息进行分析，可以提供更加准确的肿瘤诊断和治疗方案。

瘤周影像组学技术主要包括影像处理、特征提取、模式识别和机器学习等方面。其中，影像处理是整个技术过程中的关键环节，主要包括图像预处理、图像分割和图像配准等操作。特征提取是指从影像中提取出有意义的特征信息，如组织的灰度级分布、形态学特征等。模式识别是指通过对特征进行分析和比较，来判断肿瘤的类型、分级和转移等信息。机器学习是指通过训练算法来识别和分类特征，并最终生成预测模型。

瘤周影像组学技术已经在肿瘤诊断、治疗方案选择和疗效评估等方面取得了很多成功的应用。在未来，随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，瘤周影像组学将会在肿瘤医疗领域发挥越来越重要的作用。

田捷影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用.pptx

第五届华美影像论坛影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用田

捷IEEE, SPIE, IAMBE, AIMBE, IAPR Fellow中国科学院分子影像重点实验室背景—国家重大需求：2015年9月，国家卫计委、发改委等16个部门联合印发《中国癌症防治三年行动计划（2015-2017年）》4项定量指标：重点地区、癌症早诊率达到50%肿瘤登记覆盖全国30%以上人口癌症防治核心知识知晓率达60%成人吸烟率下降3%背景—癌症生存率无突破%N=1,950,388. Updated May 12, 2014Data

from National Cancer Institute of NIH (2014)经过五十年的努力，癌症的五年生存期并没有得到明显的提高挑战——缺乏定量评估手段英国伦敦大学癌症研究中心Charles Swanton, MDGerlinger et al. N

Engl J Med 366, 883-92 (2012). 被引用2368次肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果我们缺乏有效的手段去全面定量评估肿瘤异质性背景—癌症生存率无突破原因医疗软件方面医疗设备方面肿瘤>5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段时空异质性影响治疗缺乏定量评估方法癌症的五年生存率没有实质性提高N. Engl. J. Med. 2010,

363(1):4-6. N. Engl. J. Med. 2012,366, 883-92. 影像组学定量分析方法分子影像早期诊断手段机遇——影像组学5~20年1~3年肿瘤大小基因异常细胞表达生物分子异常新陈代谢异常器官结构异常1kg左右肿瘤5mm时间正常基因异常开始增殖前癌病变出现病状死亡形成癌灶转移影像组学？基因技术检测早期基因异常传统成像技术难以实现早期微小肿瘤成像影像组学融合基因信息和影像多模态信息，为实现精准诊断提供了新机遇影像组学（Radio

深度丨中科院田捷：基于医疗大数据和AI技术的影像组学及其应用（附43页PPT下载）

在由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）联合承办的CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会的第三天，在未来医疗专场上，田捷博士做了“基于医疗大数据和人工智能的影像组学及其应用”的主题演讲。

田捷，是中国科学院自动化研究所研究员、Fellow of IEEE，SPIE，IAMBE，AIMBE，IAPR。其主要从事医学影像分析与生物特征识别的研究和应用的工作。田捷博士的很多学术论文、研究成果，均可见自国内外的各学术杂志和学术会议上，学术论文达上百篇。

以下是田捷博士当日的演讲全文，雷锋网AI掘金志做了不改变原意的编辑。关注AI掘金志公众号，在对话框发送关键词“田捷”，即可下载完整版PPT。

田捷：今天我演讲的题目是“基于医疗大数据和人工智能的影像组学及其应用”。切合主题，本次演讲的重点将围绕医疗大数据、大数据技术和人工智能、影像组学来展开。我们希望将这些技术应用在临床上，因为不是基础研究的，而是走向临床的，所以我举的都是临床的例子。以国内外临床专家为主开发，说明影像组学和人工智能以及大数据，对风投和产业界来说都感兴趣，这不是看哪个技术和算法，关键是看产生什么样的效果。下面我会着重从应用的角度来讲它的进展，技术和方法和应用。

今天我的演讲将主要围绕以下四个大点来展开： · 影像组学研究背景

· 影像组学研究进展

· 影像组学关键技术

· 影像组学发展方向

一、影像组学研究背景

1、人工智能技术正突飞猛进

人工智能技术现在通过围棋得到非常直观的普及，但是计算机下围棋并不意味着计算机就可以看病，所以医疗在这一块仍旧充满挑战性问题。

2、人工智能技术在医疗领域得到应用

不过，计算机人工智能技术在医疗上也得到一些应用，像深度学习在疾病的诊断以及愈后等等，都有一些典型的应用。如：

· 2015年，北卡罗来纳大学提出利用深度学习分割脑MR图像的方法；

肝血液恶性肿瘤的影像表现–影像PPT

肝受累是常见或罕见血液恶性肿瘤常见的结外表现，尽管一些肝血液恶性肿瘤的影像特征无特异性，但仍具有特征性影像表现，结合特异临床表现可提高肝血液恶性肿瘤诊断。在某些情况下需改变诊断措施，例如组织活检，此外也需针对放疗和 / 或化疗改变治疗措施。临床表现为年轻患者（＜40 岁）、无癌症史、镜下异常骨髓结果、未知原因的发热和夜间盗汗。影像学表现包括：肝脾肿大、脾脏病变、无梗阻或血栓的肿瘤包绕血管、肝门区无胆管梗阻的浸润性肿块及膈上下多发淋巴结肿大等。

一、原发性或继发性肝淋巴瘤

原发性肝淋巴瘤（Primary Hepatic Lymphoma PHL）指限于肝和肝周淋巴结区域的淋巴瘤，无远处累及。由于治疗手段及预后不同，PHL 应与继发于肝的淋巴瘤区分。尸检中至少 50% 的非霍奇淋巴瘤患者中可见继发性肝受累。相比，PHL 罕见，在所有非霍奇淋巴瘤中少于 1%。

PHL 患者中远处淋巴结肿大（浅表和纵隔淋巴结肿大）、脾肿大或脾病灶、骨髓病变或白血病细胞增殖在肝病变发生后至少 6 个月内是见不到的；但可见肝门部淋巴结肿大。50% 以上 PHL 患者表现右上季肋部痛和黄疸。淋巴瘤的 B 症状（全身症状）例如发热和体重下降可见于 1/3PHL 患者。PHL 患者通常与乙型、丙型肝炎病毒及 EB 病毒有关，但 PHL 的病理生理不清。PHL 的发生率近年增加，尤其是

HIV 患者。多数 PHL 是 B 细胞系。

肝淋巴瘤在影像上可表现为一个孤立局灶性肿块和多发肿块、弥漫浸润性病变或肝门部境界不清的肿块。PHL 最常见的影像表现是在

60% 病例中呈孤立病变（图 1）。多发性病灶见于 35%-40% 的患者中，但以其中一个病灶为主（图 2）。弥漫性浸润是不常见的，提示预后差。

图 1. 51 岁 PHL 男性患者夜间盗汗。轴位 CT 显示肝左叶一孤立肿块（长箭头），肿块内可见血管（a 中箭头）穿过。脾脏未受累及。肝门周围淋巴结肿大（b 箭头）但没有其他腹部淋巴结肿大。淋巴瘤可疑并活检证实。

影像组学的临床应用

影像组学是一种新兴的医学技术，它将医学影像学、计算机科学和统计学相结合，通过对大量影像数据的分析和挖掘，为临床医学提供了更加精准的诊断和治疗方案。影像组学的临床应用已经得到了广泛的关注和应用，下面将从不同的角度来介绍它的应用。

一、影像组学在肿瘤诊断中的应用

肿瘤是一种常见的疾病，传统的诊断方法主要依靠医生的经验和影像学表现来判断。但是，由于肿瘤的形态和大小各异，很难通过肉眼观察来做出准确的诊断。影像组学技术可以通过对肿瘤影像数据的分析和挖掘，提取出肿瘤的形态、大小、密度等特征，从而为医生提供更加准确的诊断和治疗方案。此外，影像组学还可以通过对肿瘤的基因表达数据的分析，预测肿瘤的生长速度和转移风险，为肿瘤的治疗提供更加精准的指导。

二、影像组学在神经科学中的应用

神经科学是一门研究神经系统结构和功能的学科，它对于人类的认知和行为有着重要的影响。影像组学技术可以通过对大脑影像数据的分析和挖掘，揭示大脑的结构和功能之间的关系，为神经科学的研究提供更加精准的数据支持。此外，影像组学还可以通过对大脑影像数据的分析，预测神经系统疾病的发生和发展趋势，为神经系统疾病的治疗提供更加精准的指导。

三、影像组学在心血管疾病中的应用

心血管疾病是一种常见的疾病，它对人类的健康和生命有着重要的影响。影像组学技术可以通过对心血管影像数据的分析和挖掘，提取出心脏的形态、大小、功能等特征，为心血管疾病的诊断和治疗提供更加准确的指导。此外，影像组学还可以通过对心血管影像数据的分析，预测心血管疾病的发生和发展趋势，为心血管疾病的预防和治疗提供更加精准的指导。

总之，影像组学技术的应用已经深入到临床医学的各个领域，为医生提供了更加准确、精准的诊断和治疗方案，为患者的健康和生命保驾护航。随着技术的不断发展和完善，相信影像组学技术的应用将会越来越广泛，为人类的健康事业做出更加重要的贡献。

胰腺癌影像表现课件

背景介绍：

胰腺癌是一种常见的恶性肿瘤，常常被称为“沉默的杀手”。早期胰腺癌很难被发现，因此在临床上被称为“不可见的癌症”。为了提高医务人员对胰腺癌的认识和诊断能力，本课件将介绍胰腺癌的影像表现。

一、CT影像表现

CT（计算机断层扫描）是一种常用的影像学方法，对于检测和诊断胰腺癌具有重要价值。

1. 早期胰腺癌的CT表现

- 早期胰腺癌常常呈现为局限性肿块，体积较小，边界清晰。

- 肿瘤密度均匀，轮廓规整，常呈现为低密度或等密度的肿块。

- 部分病例可见结节性胰腺炎表现。

2. 进展期胰腺癌的CT表现

- 肿瘤体积增大，呈现为不规则的肿块，并可侵犯邻近组织和器官。

- 肿瘤密度不均匀，可见坏死和钙化灶。

- 胰管扩张，胆总管受压狭窄，导致胆汁淤积。

- 肿瘤浸润淋巴结，可见肿大的淋巴结。

二、MRI影像表现 MRI（磁共振成像）是一种非常有价值的影像学方法，对于胰腺癌的定量评价和局部扩散有很高的准确性。

1. 早期胰腺癌的MRI表现

- T1加权像上，早期胰腺癌常呈等或稍高信号。

- T2加权像上，肿瘤信号较高，呈现明显高信号增强。

- 动态增强MRI可见肿瘤的强化表现。

2. 进展期胰腺癌的MRI表现

- 肿瘤体积增大，呈不规则的高信号肿块。

- 胰腺周围组织和邻近器官受侵犯，表现为局限性浸润。

- 动态增强MRI显示肿瘤呈现迟延型强化。

三、超声影像表现

超声检查是一种无创、无辐射、无痛苦的影像学方法，对于胰腺癌的早期筛查和初步诊断有重要价值。

1. 早期胰腺癌的超声表现

- 肿瘤呈低回声或等回声的肿块。

- 肿瘤形态规则，边界清晰。

- 血流信号较低，附近血管未受侵犯。

2. 进展期胰腺癌的超声表现 - 肿瘤体积增大，形态不规则，边界不清晰。

- 血流信号增多，可见侵犯周围血管。

非骨化性纤维瘤–影像PPT

非骨化性纤维瘤为一种起源于成熟的骨髓结缔组织的良性肿瘤，无成骨倾向。故又称为非生骨性纤维瘤。本病多见于20岁以下的青少年，好发于股骨下端、胫骨上端及腓骨两端。早期一般无症状，多在外伤或骨折后检查时偶尔发现。

一、经典型：病灶内部常呈分叶状/多房、梭形/椭圆形、偏心性生长，与骨长轴一致，30mm~100mm以上不等。骨皮质多膨胀变薄，而髓侧边缘硬化，界限清晰。位于皮质骨附近者，从一侧突出骨外，表面骨质轻度扩张，骨质变薄。位于腓骨等细小骨者可充满髓腔，表面骨质轻微变薄。

二、非典型型：

病灶呈单房、卵圆/椭圆形。

病灶底部一般呈弧形凸向髓腔；

初次发现时表面无完整骨壳，但一侧或两侧边缘有长短不一的致密骨伸出，我们称之为帽檐征。

病灶距骨骺线多大于30 mm。

如果能给予动态随访观察，可出现以下变化：⑴病灶表面出现完整骨壳；⑵随着骨骼发育增长，病灶渐渐远离骨骺线，与骨骺线距离增大，即所谓迁徙征。

三、自愈型（期）

目前仅见于单发（囊）的、经典型非骨化性纤维瘤。病灶是呈与原病灶大小、形态相同硬化/骨化形式。

四、多发型：即Jaffe-Campanucci综合征，为多发性非骨化性纤维瘤伴有骨外表现。见于15岁以下男孩，身材矮小，皮肤有咖啡色斑，类似于神经纤维瘤病I型，但局部无软组织肿块，常因骨折、肢体畸形被发现。非骨化性纤维瘤多呈经典型非骨化性纤维瘤表现，少数病灶可呈非经典型表现，即表面骨壳破坏、不完整。

好发于长骨距离骺板3~4cm处，呈圆形、卵圆形或多囊性骨质破坏区，紧靠皮质下方生长，边缘锐利。病灶多与长骨长轴一致，病灶内有时可见残留骨嵴。骨皮质膨胀变薄，周围多有完整的薄层钙化高密度骨壳或硬化边，除非发生骨折，否则没有骨膜新生。

X线表现：

皮质型：多位于一侧皮质内或皮质下，呈单房或多房的透光区，长轴多平行于骨干。大小约4cm~7cm，最常可达20cm。边缘有硬化，以髓腔侧明显。皮质膨胀变薄或中断，无骨膜反映及软组织肿块。

医学图像的影像组学方法及其应用

第1章绪论 1

1.1课题背景及意义 2

1.2研究现状 2

1.3本文主要研究内容 2

第2章影像组学基础知识 4

2.1影像组学特征 5

2.2特征降维 5

2.3模型 5

第3章胰腺癌预测过程及结果分析 4

3.1数据采集 5

3.2病灶勾画 5

3.3特征描述 5

3.4特征降维 5

3.5模型 5

3.6结果 5

第4章总结及展望 4

第1章绪论

1.1 课题背景及意义

目前，临床上的影像分析局限于医生对图像的主观判断，如分析病灶的形状、大小、位置、内部的均匀性及与周围正常组织的关系，仅仅是对CT密度、MRI信号的灰度值的简单统计。这种阅片方法依赖于医生的知识储备和临床经验，主观性和局限性较强，且简单的表面分析无法获得影像内部的深层次信息，容易造成误诊、漏诊的后果。

肝癌mr影像组学

肝癌是一种恶性肿瘤，发病率逐年增加，给人类健康带来了严重威胁。在肝癌的诊断和治疗过程中，影像学技术起着至关重要的作用。近年来，随着医学影像技术的不断进步，MR（磁共振）影像组学在肝癌诊断、分期和预后评估等方面发挥着越来越重要的作用。

一、肝癌MR影像组学的原理及特点

MR影像组学是一种结合了医学影像学和计算机科学的交叉学科，它通过对大量的医学影像数据进行分析和处理，提取出潜在的信息并建立模型，帮助医生更好地诊断和治疗肝癌。与传统的医学影像学相比，MR影像组学具有以下几个显著特点：

1. 非侵入性：使用MR成像技术可以获取患者身体内部的高清影像，无需进行穿刺和手术，不会对患者造成创伤。

2. 多参数：MR影像可以获取多种信号参数，如T1加权、T2加权和弥散加权等，能够更全面地反映肝癌组织的生物学特性。

3. 高分辨率：MR成像在空间分辨率和对比度上有很强的优势，可以清晰地显示肝脏解剖结构和病变部位，有助于早期发现肝癌病灶。

二、肝癌MR影像组学在临床应用中的价值

1. 早期诊断：肝癌早期诊断对于患者的治疗和预后至关重要。MR影像组学能够通过对肝癌组织的特征参数进行定量分析，帮助医生及时发现微小病灶，提高早期诊断率。 2. 分期评估：肝癌的分期是制定治疗方案的关键因素之一。MR影像组学可以对肿瘤的大小、转移情况和血管结构等进行定量分析，为临床医生提供准确的分期信息，指导治疗方案的选择。

3. 预后评估：肝癌患者的预后往往与肿瘤的生物学行为密切相关。MR影像组学可以通过对影像数据的特征提取和模式识别，预测肝癌患者的预后情况，帮助医生进行个性化治疗。

三、肝癌MR影像组学的发展趋势

随着医学影像技术的不断进步和人工智能的应用，肝癌MR影像组学的发展潜力巨大。未来，肝癌MR影像组学有望在以下几个方面取得重要突破：

1. 多模态融合：将MR影像与其他影像学技术（如CT、PET等）相结合，提高影像数据的多样性和丰富性，更全面地评估肝癌组织的生物学特性。