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影像组学全进程梳理

- 07·13-

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影像组学全进程梳理

Brief Introduction

01

影像组学布景简介：

“Radiomics”最早是由荷兰的学者Philippe Lambin提议来的。简言之，旨在用“高档特征分析法”从医学影像中索要出更多的信息来协助临床的一种支持会诊容颜。

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 DOI: 10.1016/j.ejca.2011.11.036

所谓“高档特征分析法”其实也即是：针对“影像”中的某个“区域”，用特定的“器用”索要“信息”、“分析”信息，进而对临床进行“支持会诊”。

底下，咱们来分袂望望这些双引号“”都意味着什么？

① 影像：

常见的有平扫/增强CT、磁共振MRI、PET影像、超声、X-ray等，图像征集罢了后可能需要进行现象转化、配准的内容。

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② 区域：

区域即是指需被筹商的内容，官方称“ROI，即Region Of Interest感景仰区域”。这个ROI是需要被勾勒出来的，也不错称“分割”，咫尺分割的方法有：

全自动分割法（滑降区域孕育法（region-growing methods）、图割法（graph cut methods）、基于容量CT的分割法（volumetric CT-based segmentation）或是基于深度学习模子结晶而成等等）；

半自动分割算法（semiautomatic segmentations）；

手动分割法（ITK-SNAP(地址http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php)、3D-slice(地址https://www.slicer.org/）是咫尺最常用的。

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 DOI: 10.1016/j.ejca.2011.11.036

③ 器用：

咫尺常用的器用有：

Pyradiomics（网址：https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/index.html），这是一个基于Python话语环境下的开源库，不错调处为R话语内的函数包，不错用来索要特征，但需在Python环境下进行编码，智力完成，也有许多其他贵寓，请参考官网；

IBSI(Image Biomarker Standardisation Initiative)，这是特征的界说、公式等纯表面具体内容，常用MATLAB、C++等话语杀青；

IBEX，是MATLAB的一个方法，亦然不错用于索要特征；

公司成立的软件，比如GE公司的AK、IF等；

④ 信息：

信息指的即是这些晦涩难解的特征变量。常用的信息有：组学特征，咫尺还时时引入略微好调处的基因数据、病理、临床谋略。

组学特征常用的有：

IBSI(Image Biomarker Standardisation Initiative)，因此也不错称影像组学特征为影像(肿瘤/病理)记号物；

Pyradiomics，这些本色上是基于想象机视觉规模的图像分析规模-数据图像，因为说白了图像即是数字自身，因此不错通过一定的公式运算，酿成有想象机含义的特征；

这两者基本上是相同的，仅仅在分类和数目上有点互异，环球接管其一使用即可。公式中存在几个如步长、翻转角的参数，改变他们就不错算出同名系列特征，这即是为什么有的东谈主只索要几百个，而有的东谈主能索要几千个特征的区别，但不一定越多越好，这咫尺尚无实证筹商。特征的种类粗拙有以下几类（参考Pyradiomics）

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华文不错调处为：一阶统计特征、2D/3D体式特征、灰度共生矩阵、灰度游程长度矩阵、灰度大小区域矩阵等等。

关于其他信息，粗拙包括如下种类：

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 DOI: 10.1016/j.ejca.2011.11.036

⑤ 分析信息：具体指的即是统计分析，影像组学绝大部分都是在作念统计分析的使命，挖掘内在接头和模子构建与考据。影像组学开山之作paper内的一张图，浅易叙述了其运作模式：

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DOI: 10.1016/j.ejca.2011.11.036

取得图像 -> 勾勒 -> 特征索要 -> 统计分析其中，前三方法是一个“清洗”与“尺度化”的过程，目的是为统计分析作念准备，因此重心在临了的统计分析模块。说到底，影像组学中枢底层推行上即是统计分析内容，比如特征数据的清洗、不服衡处理、PCA等特征筛选、机器学习模子构建，考虑技巧和评价谋略。

⑥ 支持会诊：医学影像支持会诊，支持是的临床医师对疾病的判断，包括：良恶性判断、分子分型、病理分级、疗效评估、预后考虑。这具有迫切的临床意旨。影像均为数字图像，因此也成为“想象机支持会诊（computer aided diagnosis，CAD）”。

抽象而言：

影像组学即是：高通量、自动地从辐照影像 (CT、PET、MRI等)中索要并分析宽绰定量的影像特征。

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临床-影像组学模子对比：

影像组学不错有助于揭示图片表型与基因型的干系。

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DOI:10.1038/nrclinonc.2017.141

02

影像组学处理进程

影像组学的一般进程不错表述为：数据接管、医学成像、特征索要、探索性分析和建模。

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DOI: 10.1148/radiol.2015151169

进程图表示了辐照学影像学的过程以及辐照学影像学在有谋略营救中的诓骗。患者的使命需要改日自不同开端的信息组合成一个连贯的模子，形貌病变的位置、性质和现象。辐照学影像学从取得高质地图像开动。从这些图像中，不错详情包含通盘肿瘤或肿瘤内子区域（即栖息地）的感景仰区域（ROI）。这些区域经过操作员的剪辑，最终以三维步地呈现。从这些呈现的体积中索要定量特征，生成一份报酬，并将其与其他数据（如临床和基因组学数据）一王人放入数据库中。然后，这些数据被分析，以成立与感景仰的成果关联的会诊、考虑或预后模子。

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DOI:10.1038/nrclinonc.2017.141

该使命进程包括辐照学影像分析中的必要方法。RQS（辐照学影像学质地评分）既奖励又措置筹商的方法和分析，从而饱读吹最好的科学实践。RSQ代表辐照学影像学质地评分；VOI代表景仰区域的体积。

影像组学探索辐照学记号物的典型进程：

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DOI:10.1038/s41571-021-00560-7

使用影像学和深度学习方法成立东谈主工智能（AI）辐照学生物记号物的典型进程，以及它们在临床诓骗中的诓骗。这两种方法不错在癌症预后考虑和评估颐养响应、考虑和影像基因组学的生物记号物发现的布景下诓骗。DICOM，数字影像和医学通讯；ML，机器学习；OS，总糊口期；PFS，无弘扬糊口期；RFS，无复发糊口期。

深度学习方法在影像组学中的诓骗：

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DOI:10.1038/s41571-021-00560-7

a | 一个用于考虑的卷积神经集结（CNN）模子示例。输入的图像或体积通过CNN层进行传递，这些层践诺操作并将其转化为认识输出向量。卷积层是一组将成像数据蜕变为深层特征暗意的操作。每个滤波器在图像上滑动，并与非线性激活函数配对，以卓越与特定任务关联的视觉模式。随驻守复更多的卷积层，CNN不错学习图像中更复杂的视觉模式。在通盘CNN分类器中，深层特征通过池化操作周期性地团员。在经过卷积和池化层处理后，深层特征暗意最终被展平为一个向量。接下来，全邻接层将这些CNN导出的图像特征转化为与认识输出相对应的向量。这些模子不错用于考虑颐养响应、考虑、肿瘤亚型和生物记号物分类以及生理值的考虑。

b | 足够卷积神经集结是一种仅由卷积层构成的CNN类型，不错生成雷同图像的输出，举例肿瘤位置的舆图。

c | 足够邻接集结不错把柄非图像数据（如影像特征和临床变量）进行捕快，从而进行考虑。

方法1.筹商课题接管：

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方法2.影像征集与整理：

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咫尺，咱们念念要整理影像数据，其方法如下：

下载DICOM现象影像，脱敏处理后，归拢编号保存；

整理数据信息，以表格步地法式保存。需要添加新编号、原始影像号、性别、年齿过火他临床和病理信息，保证信息的完好意思性所稀有据都不错回顾至原始文献，以便对部分有误信息修正；

整理后查对关联信息，确保关联信息准确无误；

方法3.图像预处理：

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咫尺，咱们念念要加载后续使命使用的包：

方法4.感景仰区域的分割：

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⑤ 方法5.影像组学特征索要：

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方法6.特征筛选与优化：

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方法7.模子构建：

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方法8.性能评价与分析：

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03

影像组学诓骗地点

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04

影像组学筹商评价

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