放射组学文章
放射组学是近年来医学图像分析领域的一个新兴研究方向,它通过从医学影像中提取定量的成像特征,以表征肿瘤的病理特征或异质性。这些特征可以是形态特征、纹理特征、强度特征等。放射组学的一个主要目标是开发预测模型,以期在治疗前预测患者的预后,如总体生存率、远处转移和局部复发等临床结果。 在描述中提到的这篇文章研究了非小细胞肺癌(NSCLC)患者的放射组学特征是否在治疗过程中发生改变,并探究了治疗过程中变化的放射组学特征(即delta-放射组学特征)是否能够提高预后模型的性能。研究利用了107名IIIB期非小细胞肺癌患者的治疗前和每周治疗期间的CT图像数据。研究中首先确定了适合的图像预处理方法,然后通过线性混合效应模型来识别与剂量分数变化显著相关的特征。为了预测总体生存率、远处转移和局部复发,研究者构建了基于临床因素、治疗前放射组学特征、以及治疗前后放射组学特征变化(delta-放射组学特征)的多元模型。 结果显示,在放射治疗期间所有的放射组学特征都发生了显著变化。对于总体生存率和远处转移,治疗前的紧凑性特征(compactness)改善了模型的c-index(一种衡量模型预测性能的统计量)。而对于局部复发,在治疗前的成像特征并不是预后指标,但在治疗结束时测量的纹理强度(texture-strength)显著地区分了高风险和低风险患者。这些结果表明放射组学特征因放射治疗而发生变化,其在治疗结束时的值可能是肿瘤响应的指标。 放射组学的研究目前主要集中在CT图像,但也可以应用于MRI、PET等其他医学影像。它利用高度自动化的算法来分析这些图像,从而提取出大量特征,这些特征随后可以用来构建模型以用于诊断、治疗效果预测和预后评估。放射组学的潜力在于它为临床医生提供了关于肿瘤微环境更丰富、更细致的信息,有助于实现精准医疗。 文章中提到的研究利用了OPEndelta-放射组学特征,这是指在治疗过程中发生改变的放射组学特征。在放射组学领域,研究者希望通过对这些特征变化的理解,能更精准地反映肿瘤对治疗的反应,从而为患者提供个性化治疗建议。 美国癌症统计数据显示,肺癌是导致癌症死亡的最大杀手,其中非小细胞肺癌占了肺癌病例的85%以上。预测特定NSCLC患者的治疗反应,即使在相同的疾病阶段群体中,都是极其困难的。因此,有效的放射组学模型有望在这一领域发挥重要作用。 总而言之,放射组学通过分析医学图像中的定量特征,为癌症的诊断和预后提供了一种新的方法。它涉及了机器学习、生物信息学、图像处理等多个领域的知识。随着相关研究的不断深入,放射组学在精准医学中的作用将会越来越重要。