基于MRI影像组学预测脑膜瘤基因表型可行性的研究进展

【摘要】基因组学通过研究肿瘤生长、发展内在机制,向人们揭示了基因与肿瘤之间广泛而强烈的联系,而影像组学发展至今已在肿瘤诊断、良恶性分级、复发及预后预测方面取得了丰硕的成果。当基因组学与影像组学相遇时,便结合成为一个全新的领域——影像基因组学。通过影像基因组学预测脑膜瘤基因表型能为外科手术方案制定、术后复发以及预后评价提供前瞻性的医学信息,现就基于MRI影像组学预测脑膜瘤基因表型的可行性予以综述。     

影像基因组学在肝细胞癌诊疗中的应用研究进展

肝细胞癌（HCC）的发病率和病死率较高,早期精准诊疗对病人的预后至关重要。以形态学为主的影像诊断模式已不能满足临床需求。影像组学能深度挖掘影像提供的庞大数据信息,采用定量数据分析综合评价基因遗传、细胞分子、组织形态等各层次HCC的表型,从而对HCC进行精准诊疗和无创监测;基因组学从分子及基因层面揭示HCC的发病机制;影像基因组学主要为HCC形态学特征和影像组学表型特征与基因组学的关联。就HCC的影像基因组学研究进展进行综述。     

预测肾透明细胞癌病理分级的影像基因组学研究

目的 探究CT影像组学特征与mRNA的关联性,说明CT影像组学模型预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理分级的潜在基因组学机制。方法 利用影像组学分析队列筛选影像组学特征并构建影像组学模型预测肾癌病理分级。利用基因组学分析队列识别病理分级相关基因模块,筛选前30个关键节点(Hub)基因并使用Hub基因构建基因模型预测病理分级,将结果映射至影像基因组学拓展队列并将基因与影像组学特征关联。结果 筛选出4个与病理分级相关的影像组学特征,其构建的支持向量机模型在测试集中曲线下面积为0.938。WGCNA分析得到5个基因模块与病理分级相关,影像基因组学分析发现5个基因模块中有271个基因相关,332个基因与组学特征不相关,前30个Hub基因有8个与影像组学特征相关,22个Hub基因不相关,两者所富集的通路不一致。从30个Hub基因筛选得到的5个Hub基因组成的逻辑回归基因模型在测试集中预测效能为0.736,用于构建模型的5个基因中有2个基因与影像组学特征相关,3个基因与影像组学特征不相关。结论 CT影像组学模型较基于mRNA构建的基因模型的预测效能高。CT影像组学特征与病理分级相关的mRNA之间的关...     

基于分子表型的脑胶质瘤影像基因组学研究进展

影像基因组学是一个新兴研究领域,它通过整合疾病影像特征和基因表达,于两者间构建一定的相关性,是目前医学科研最有前景的研究领域之一。脑胶质瘤由病理学诊断向分子诊断的深入,对胶质瘤预后的评估越来越依赖基因表达特征或分子表型,而运用影像基因组学方法,通过利用影像数据预测分子表达特征可以无创地预测胶质瘤的预后,同时为实现胶质瘤的精准诊断和精准治疗提供一种重要工具,近年已成为影像基因组学研究的热点之一。就脑胶质瘤的影像基因组学研究进展予以综述。     

影像基因组学及其在肝细胞癌中的应用

【摘要】　精准医疗是医学发展的必然趋势，其本质是个性化医疗。肝细胞癌（HCC）具有高度异质性，是制约HCC精准治疗发展的重要原因之一。影像基因组学旨在通过关联肿瘤影像学特征与基因数据建立预测模型，有助于HCC患者分层管理。目前影像基因组学已应用于治疗胶质瘤、乳腺癌、肺癌等多种恶性肿瘤。影像基因组学有望在HCC诊疗中发挥重要作用，如指导穿刺活检、制订个体化治疗方案、预测药物反应和预测介入治疗效果。该文旨在通过阐述HCC异质性与影像基因组学研究，探讨影像基因组学在HCC中的应用。     

影像新技术在胃癌诊治中的应用进展

【摘要】胃癌的发病率和死亡率一直居于恶性肿瘤的前列,胃癌的早期诊断及精准分期对治疗方式的选择至关重要。如今越来越多的影像新技术可为胃癌的诊治提供更多有价值的信息。一些基于常规影像技术发展起来的新技术,如双能CT、CT灌注、DWI、IVIM、PET/CT、PET/MRI等,能为其提供更多分子、基因、病理等方面的信息。随着精准医学的提出,影像组学和影像基因组学也得到了快速发展,即将在胃癌的诊断、鉴别诊断、分期、疗效评价及预后判定方面扮演重要角色。     

急性胰腺炎微循环障碍放射学及相关基础研究

急性胰腺炎(AP)是常见急腹症之一,其早期临床表现多样,病情轻重不等,发病早期对AP严重程度的准确评估以及确定及时有效的治疗方案对预后具有决定性意义。影像检查已成为判断AP严重程度的重要手段,特别是功能成像技术的进展使得评估进一步深入,也成为近年来判断AP严重程度的研究热点。就影像检查用于AP严重程度评估的研究进展予以综述。     

脑胶质瘤放射基因组学研究进展

脑胶质瘤的染色体1p和19q联合缺失、异柠檬酸脱氢酶基因突变和6-甲基鸟嘌呤甲基转移酶基因启动子甲基化状态等分子特征是影响其预后和治疗的重要因素。MRI是胶质瘤首选的影像检查方法,能够获取丰富的结构和功能信息。放射基因组学依据多模态影像数据高通量获取影像量化特征并能够在体反映胶质瘤基因表型和分子特征的影像生物标志物,从而建立影像特征与基因组学的联系。近年一些研究者利用放射基因组学建立胶质瘤的影像学表型来预测肿瘤的基因表型和分子特征,以指导临床诊断、治疗并判断预后。就胶质瘤影像基因组学研究进展予以综述。     

急性胰腺炎严重程度评估的影像研究进展

急性胰腺炎(AP)是常见急腹症之一,其早期临床表现多样,病情轻重不等,发病早期对AP严重程度的准确评估以及确定及时有效的治疗方案对预后具有决定性意义。影像检查已成为判断AP严重程度的重要手段,特别是功能成像技术的进展使得评估进一步深入,也成为近年来判断AP严重程度的研究热点。就影像检查用于AP严重程度评估的研究进展作一综述。     

创伤后应激障碍多组学生物标志物的研究进展

创伤后应激障碍(PTSD)是暴露于严重应激创伤事件诱发的精神障碍, 其反复创伤再体验、回避、负性认知和情绪改变严重降低了患者的生活质量, 目前迫切需要进一步明确PTSD的病因和分子机制, 以指导PTSD的诊断和治疗。PTSD的潜在发病机制尚不完全清楚, 识别相关生物标志物在研究其发生发展中的作用机制至关重要。相比单组学研究, 多组学可以多角度系统地阐述生物分子间的相互作用, 为理解复杂疾病的发生提供新的手段。因此, 笔者从基因组学、转录组学和蛋白质组学等方面对PTSD生物标志物的研究进展进行综述, 为今后PTSD的研究及临床治疗提供参考。     

影像组学与深度学习在肿瘤放疗中的研究进展

影像组学作为一种非侵入性的图像分析方法,能够深度发掘隐藏在医学影像背后的临床信息。深度学习技术的发展将影像组学研究提升到了新的高度,大量研究结果证实了其在肿瘤放疗中的应用价值。笔者从影像组学的研究背景出发,就其在肿瘤放疗中的研究进展进行综述。     

胸部CT瘤周影像组学在非小细胞肺癌精准诊疗中的应用与挑战

影像组学通过提取医学图像中感兴趣区的定量图像特征,并与肿瘤的生物学特征与异质性进行关联,为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据。肿瘤周边蕴含了丰富的微观生物学信息,胸部CT瘤周影像组学通过挖掘肿瘤周围组织的深层异质性信息,为非小细胞肺癌患者提供定量的非侵入性评估方法,展现其在未来临床应用的广阔前景。相信随着计算机、医疗大数据的飞速发展,未来多中心、高质量、大样本数据等工作的深入开展,有望实现影像组学研究的规范化、可重复,推动影像组学研究的临床转化和应用,为肺癌患者精准诊断、治疗和随访等方面奠定基础。     

CT影像组学在儿童体部常见恶性实体肿瘤中的研究进展

医学图像中包含了大量肉眼不能识别的图像数据,影像组学通过对图像信息的深入挖掘和定量数据分析,在儿童恶性实体肿瘤的鉴别、肿瘤分子表型以及预后预测等方面取得了一定的研究进展,有可能为儿童恶性实体肿瘤的综合治疗提供更为准确的信息,从而有利于临床决策。就基于CT的影像组学在儿童体部常见恶性实体肿瘤中的研究进展进行综述。     

Machine Learning-Based Prediction of COVID-19 Severity and Progression to Critical Illness Using CT Imaging and Clinical Data

ObjectiveTo develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables.Materials and MethodsClinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists.ResultsAmong 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively.ConclusionCT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.     

MRI影像组学在肝细胞癌诊疗和预后评估中的研究进展

肝细胞癌（HCC）具有显著的异质性,且发病率和术后复发率较高。MRI影像组学对其临床诊断和治疗预后评估具有重要作用。相较于传统影像学的宏观特征分析,MRI影像组学能够高通量地提取定量的微观图像特征,目前已逐步应用于HCC的鉴别诊断、病理分级、微血管侵犯预测以及手术预后和非手术疗效评估等方面。就MRI影像组学在HCC诊疗和预后评估中的研究进展予以综述。     

影像组学在帕金森病中的研究进展

帕金森病（PD）是一种年龄相关的进行性神经退行性疾病。相较于仅依靠视觉分析及低维度信息的传统影像诊断模式,影像组学可以通过高通量计算快速挖掘医学图像中更深层次的信息,已成为PD研究中的新兴手段,在PD的诊断、分型、进展评估及结局预测等方面得到广泛应用。就影像组学的概况及在PD中的研究进展进行综述。     

食管癌影像组学研究现状

食管癌是胃肠道系统常见的恶性肿瘤,其发病率及死亡率逐年升高。食管癌传统的成像方法主要描述肿瘤形态变化及其大小等,而近年提出的影像组学是通过高通量从CT、MRI等影像中提取并分析大量影像学特征,对肿瘤异质性进行全面分析,可以应用于食管癌的临床分期、放化疗疗效评估以及预后分析等。从影像组学的概念和研究方法、在食管癌中的临床应用及面临的挑战三方面对食管癌影像组学研究进展予以综述。     

影像组学在胰腺导管腺癌中的应用及研究进展

胰腺导管腺癌是一种高度恶性的消化系统肿瘤,其发病隐匿且侵袭性强,5年生存率较低。影像组学能提取大量肉眼无法识别的影像特征,无创地对肿瘤异质性进行全面定量分析,目前已逐步应用于胰腺导管腺癌的鉴别诊断、生物学行为及疗效评估、预后预测等方面。就胰腺导管腺癌影像组学研究进展予以综述。     

影像组学在儿童后颅窝胶质瘤中的研究进展

目前儿童后颅窝胶质瘤的影像组学研究主要基于MR成像,通过提取肿瘤灰度直方图特征、纹理特征等对其进行鉴别诊断、分型分级、评估预后和复发风险,有助于临床制定个体化治疗方案。就影像组学的概述、流程及其在儿童后颅窝胶质瘤中的应用研究进展进行综述。     

基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值

目的:探讨基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的预测价值.方法:回顾性分析188例乳腺癌患者的乳腺X线图像和临床资料,按照7:3的比例将患者随机分割为训练组(n=130)和验证组(n=58).使用MaZda软件在乳腺X线图像内提取影像组学特征,应用方差选择法和最小绝对收缩与选择算子算法(LAS...