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　　摘    要：影像組學(xué)作為高通量提取CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像放射學(xué)特征的一種新興研究方法，通過(guò)量化病灶的異質(zhì)性并進(jìn)行定量分析，輔助了影像診斷及臨床治療決策，在臨床工作中顯示出巨大的應(yīng)用潛能。目前，影像組學(xué)在神經(jīng)系統(tǒng)主要集中在腫瘤病變研究，而對(duì)非腫瘤疾病研究較少?，F(xiàn)對(duì)影像組學(xué)在神經(jīng)系統(tǒng)非腫瘤病變中的臨床應(yīng)用、研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

　　關(guān)鍵詞：影像組學(xué) 紋理分析 神經(jīng)系統(tǒng)疾病

　　Application and research progress of radiomics in non-tumor diseases of nervous system

　　BAO Wanqiu PENG Xia XIANG Cheng ZHANG Chunxia ZHANG Meile WANG Ruliang

　　神經(jīng)系統(tǒng)非腫瘤性疾病的發(fā)生率近年來(lái)呈上升趨勢(shì)，致殘、致死率也隨之升高。目前，神經(jīng)系統(tǒng)疾病檢查的影像學(xué)方式主要是CT和MRI，但其主要是定性描述病灶，提供人們?nèi)庋劭勺R(shí)別的大小、形態(tài)等特征，對(duì)于可能與診斷有關(guān)而又非可視化的定量數(shù)據(jù)如紋理、直方圖等無(wú)法直接顯現(xiàn)。影像組學(xué)可彌補(bǔ)上述不足，對(duì)機(jī)體病理改變作出定性定量評(píng)估[1]，提供更全面的影像學(xué)信息。

　　影像組學(xué)的概念首先由Lambin等[2]在2012年提出，隨著研究的深入，其概念得以進(jìn)一步拓展，強(qiáng)調(diào)其是對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的影像學(xué)特征進(jìn)行定量提取并分析，大致包括一階直方圖、形狀、紋理和小波[3]?；趫D像的紋理分析研究即以紋理特征作為定量數(shù)據(jù)的影像組學(xué)研究，是近年來(lái)發(fā)展較快較好的圖像后處理技術(shù)。醫(yī)學(xué)圖像能夠反映病灶的生理、病理改變，而紋理特征能夠客觀化地反映病變的病理變化，從而對(duì)疾病進(jìn)行定性診斷、分析和預(yù)測(cè)等。

　　1 影像組學(xué)在腦血管疾病中的臨床應(yīng)用

　　1.1 腦出血

　　腦出血是卒中的一種亞型，致殘、致死率高，臨床預(yù)后較差。既往研究證實(shí)，腦出血早期血腫擴(kuò)大程度與超急性期病死率直接相關(guān)，可導(dǎo)致腦神經(jīng)組織缺血、損傷，使患者病情惡化[4]。另有研究指出，基于CT平掃的血腫形態(tài)、超急性期腦出血血腫擴(kuò)大速度及CTA“斑點(diǎn)征”是早期血腫增大的相關(guān)獨(dú)立危險(xiǎn)因素[5]。然而以血腫形態(tài)進(jìn)行定性診斷具有一定主觀性，CTA檢查費(fèi)用較高且需注射對(duì)比劑，存在過(guò)敏風(fēng)險(xiǎn)。影像組學(xué)提供了客觀定量的影像學(xué)參數(shù)，能夠?qū)ρ[異質(zhì)性進(jìn)行評(píng)估。Xie等[6]建立并驗(yàn)證了血腫擴(kuò)大的影像組學(xué)預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示影像組學(xué)模型優(yōu)于傳統(tǒng)放射學(xué)分析，并與兩者聯(lián)合具有相當(dāng)?shù)念A(yù)測(cè)效果。李惠等[7]發(fā)現(xiàn)基于灰度共生矩陣特征的長(zhǎng)行程低灰度優(yōu)勢(shì)是判斷腦出血血腫擴(kuò)大的獨(dú)立指標(biāo)。李惠等[8]另一項(xiàng)研究提取CT平掃腦出血的754個(gè)紋理特征，經(jīng)過(guò)主成分分析并進(jìn)一步降維處理后，建立了預(yù)測(cè)模型，指出Adaboost模型預(yù)測(cè)早期腦出血增大的效果最好，ROC曲線下AUC為0.906 0。以上研究表明，影像組學(xué)在預(yù)測(cè)早期血腫擴(kuò)大方面應(yīng)用潛力較大，但由于不同研究的特征提取方法不同，難以比較，因此對(duì)模型方法和特征提取的標(biāo)準(zhǔn)化需進(jìn)一步研究。對(duì)于影像組學(xué)是否可以應(yīng)用于急性腦出血預(yù)后方面尚待研究。

　　1.2 缺血性卒中（acute ischemic stroke,AIS)

　　AIS是多種原因致使腦動(dòng)脈血管供血不足或中斷，腦組織缺血、缺氧進(jìn)而引起的神經(jīng)功能障礙。早期正確診斷對(duì)患者預(yù)后十分關(guān)鍵。一站式CT檢查方便迅速、安全性較高，可快速排除腦出血，并確認(rèn)缺血半暗帶的存在，指導(dǎo)臨床對(duì)尚處于有效溶栓時(shí)間窗以內(nèi)的AIS患者進(jìn)行個(gè)體化的溶栓治療，改善臨床預(yù)后，提高患者生存率。但CTA和CT灌注設(shè)備的普及臨床尚面臨著巨大挑戰(zhàn)。Guan等[9]通過(guò)將MRI圖像上顯示的病變區(qū)與CT圖像進(jìn)行匹配，選取CT圖像上38個(gè)梗死區(qū)及對(duì)側(cè)大腦半球?qū)ΨQ的38個(gè)非梗死區(qū)，提取1 301個(gè)影像組學(xué)特征，計(jì)算信息增益，得出信息增益值>0.2的影像組學(xué)特征有23個(gè)，>0.3的有2個(gè)；通過(guò)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)方法建立10個(gè)分類器驗(yàn)證其有效性，得出病變區(qū)與對(duì)稱區(qū)平均分類準(zhǔn)確率為0.646 7，結(jié)果表明兩類區(qū)域的影像組學(xué)特征存在差異，影像組學(xué)方法可輔助CT診斷，幫助臨床早期評(píng)估AIS和量化受影響區(qū)域程度。張曉祥等[10]對(duì)33例AIS患者中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的3個(gè)紋理參數(shù)均值、最大強(qiáng)度和最小強(qiáng)度繪制ROC曲線，結(jié)果顯示AUC值分別為0.73、0.72和0.60。盡管以上研究肯定了影像組學(xué)在AIS的應(yīng)用價(jià)值，但均為回顧性和小樣本量分析，可能導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在一定程度偏倚，因此需更多前瞻性和大樣本量研究深入探討影像組學(xué)對(duì)AIS的預(yù)測(cè)和診斷效能，影像組學(xué)能否評(píng)估AIS患者溶栓療效和臨床預(yù)后也有待進(jìn)一步研究。

　　2 影像組學(xué)在腦退行性疾病中的臨床應(yīng)用

　　阿爾茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）是老年人常見(jiàn)疾病，典型的臨床癥狀為進(jìn)行性認(rèn)知功能障礙和行為能力受損。如何早期進(jìn)行干預(yù)治療，提高老年人晚年生活質(zhì)量，仍是臨床及影像醫(yī)師關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。有研究表明腦后扣帶回區(qū)功能減弱與AD患者認(rèn)知功能障礙密切相關(guān)[11]。馬曄等[12]采用MRS成像技術(shù)發(fā)現(xiàn)后扣帶回代謝化合物異?？蔀樵缙谠\斷AD提供幫助，發(fā)現(xiàn)相比于正常對(duì)照組，AD患者的肌醇與肌酸比值顯著升高，而N-乙二酰天門冬氨酸與肌酸及肌醇的比值均明顯降低。有學(xué)者對(duì)健康老年人、輕度認(rèn)知障礙（mild cognitive impairment,MCI）和AD患者的后扣帶回T1WI圖像進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)AD患者角二階矩和對(duì)比度較其他2組大，這對(duì)AD鑒別有一定價(jià)值[13]。另有研究表明，AD伴隨海馬區(qū)受累[14]。Zhao等[15]采用4種交叉驗(yàn)證，并基于計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)法提出海馬區(qū)放射組學(xué)特征可作為MCI轉(zhuǎn)化為AD的預(yù)測(cè)因子、能夠?yàn)槠涮峁┛煽康纳飳W(xué)標(biāo)志物，結(jié)果顯示MCI向AD轉(zhuǎn)化患者和AD患者海馬區(qū)的3個(gè)放射組學(xué)特征長(zhǎng)游程優(yōu)勢(shì)、灰度不均勻性、長(zhǎng)游程不均勻性均有顯著差異。上述研究表明，影像組學(xué)可對(duì)AD進(jìn)行診斷和鑒別診斷，但AD累及的大腦區(qū)域不僅限于海馬和扣帶回，在今后工作中，應(yīng)擴(kuò)展到其他區(qū)域繼續(xù)研究。導(dǎo)入的圖像如使用MRI功能成像序列，診斷準(zhǔn)確率可能進(jìn)一步提高。

　　3 影像組學(xué)在腦非感染性疾病中的臨床應(yīng)用

　　多發(fā)性硬化癥（multiple sclerosis,MS）主要發(fā)生于腦白質(zhì)，是免疫功能異常導(dǎo)致的中樞神經(jīng)系統(tǒng)炎癥性脫髓鞘疾病[16]。該病復(fù)發(fā)率較高，病情反復(fù)可造成永久性殘疾。采用薄層CT掃描，縮短窗寬可提高病灶檢出率，而MRI可多序列成像，相比于CT檢查可更敏感盡早發(fā)現(xiàn)病灶[17]。但常規(guī)CT和MRI檢查相比于影像組學(xué)對(duì)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)病灶異質(zhì)性仍有一定局限性。Ma等[18]研究發(fā)現(xiàn)，MS與視神經(jīng)脊髓炎譜系疾?。╪euromyelitis optica spectrum disorders,NMOSD）之間的小波特征不同，同時(shí)指出灰度游程步長(zhǎng)矩陣的相關(guān)特征灰度不均勻性（GLRLM＿GLN）與病理?yè)p傷呈負(fù)相關(guān)，MS患者GLRLM＿GLN值小于NMOSD。Caruana等[1]的研究表明，基于SWI提取的多種紋理特征構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型對(duì)鑒別急、慢性復(fù)發(fā)性MS有較高性能，AUC值為0.778～0.808；同時(shí)發(fā)現(xiàn)峰度、灰度共生矩陣同質(zhì)性及GLRLM＿GLN與年齡呈正相關(guān)，活動(dòng)期MS病灶的GLRLM＿GLN值升高，急性期MS病灶相比于慢性期偏度更高。影像組學(xué)可定量分析MS的病理變化，對(duì)診斷MS和對(duì)其分期具有優(yōu)勢(shì)，然而炎性病變形態(tài)多變，邊緣相對(duì)模糊，加大了正確勾畫ROI的難度。對(duì)于MS患者，認(rèn)知障礙是生活質(zhì)量的重要影響因素，有待利用影像組學(xué)方法分析MS與認(rèn)知障礙的相關(guān)性，以提供可靠的治療依據(jù)。

　　4 影像組學(xué)在鑒別顱內(nèi)動(dòng)脈斑塊中的應(yīng)用

　　現(xiàn)階段，傳統(tǒng)的各項(xiàng)血管成像檢查技術(shù)對(duì)斑塊易損性和微小斑塊尚不能有效評(píng)價(jià)，雖近些年提出高分辨力MRI具有無(wú)創(chuàng)性，是鑒別顱內(nèi)動(dòng)脈粥樣硬化斑塊的首選檢查方法[19]，但其存在一定主觀性，對(duì)斑塊判斷較復(fù)雜。而影像組學(xué)在影像數(shù)據(jù)基础上，能對(duì)ROI進(jìn)行客觀識(shí)別和定量分析。史張等[20]比較了大腦中動(dòng)脈和基底動(dòng)脈粥樣硬化斑塊的形態(tài)學(xué)與灰度直方圖紋理分析方法對(duì)易損性斑塊的判別價(jià)值，結(jié)果表明最小管腔面積、斑塊內(nèi)出血和T1WI圖像紋理參數(shù)變異系數(shù)是腦血管事件發(fā)生的相關(guān)預(yù)測(cè)因素，變異系數(shù)的AUC值更高，直方圖紋理分析優(yōu)于形態(tài)學(xué)方法。付貝等[21]提出相比于既往單獨(dú)使用高分辨力MRI進(jìn)行診斷，基于高分辨力MRI的影像組學(xué)特征結(jié)合形態(tài)學(xué)特征對(duì)責(zé)任斑塊判別準(zhǔn)確性更高。總之，影像組學(xué)可對(duì)斑塊性質(zhì)進(jìn)行評(píng)估。然而以上研究均基于二維圖像，若導(dǎo)入三維圖像加以改進(jìn)，斑塊特征可能會(huì)展示得更好。手動(dòng)勾畫ROI因操作者的異質(zhì)性可能會(huì)造成一定誤差，還需探討如何運(yùn)用自動(dòng)分割方法以提高病灶檢出準(zhǔn)確率。

　　5 問(wèn)題與展望

　　影像組學(xué)在推行臨床實(shí)踐之前尚存在一些問(wèn)題需要解決：(1)影像組學(xué)的入組數(shù)據(jù)有較嚴(yán)格的要求，應(yīng)保證數(shù)據(jù)不受各醫(yī)院影像檢查設(shè)備型號(hào)及掃描參數(shù)的影響，然而每項(xiàng)研究在測(cè)量、圖像分割和后處理方面均有各自的方法，得出的結(jié)論不能相互適用，因此需對(duì)操作過(guò)程和最能反映病變異質(zhì)性的紋理參數(shù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化。(2)對(duì)ROI面積勾畫無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)且不同觀察者對(duì)病變認(rèn)知不同，手動(dòng)分割及半自動(dòng)分割方法會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成一定干擾，增加不準(zhǔn)確性，導(dǎo)致一定誤差。(3)如何按照病變種類、性質(zhì)和等級(jí)明確分類，提高對(duì)新數(shù)據(jù)的檢出能力。影像組學(xué)在計(jì)算機(jī)輔助診斷基础上，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的參數(shù)化，獲得大量肉眼無(wú)法觀察到的額外量化數(shù)據(jù)，將有助于全面分析診斷疾病。

　　總之，影像組學(xué)通過(guò)提取醫(yī)學(xué)影像的海量特征量化疾病，獲得更多影像數(shù)據(jù)，且無(wú)需加入額外的特殊掃描序列和設(shè)備，易添加到影像診斷工作流程中，避免了額外的輻射，降低了檢查成本，同時(shí)具有可重復(fù)性、無(wú)創(chuàng)、簡(jiǎn)單、無(wú)禁忌證等優(yōu)勢(shì)，在神經(jīng)系統(tǒng)非腫瘤性疾病預(yù)測(cè)、早期診斷和定性分析方面顯示出廣闊的臨床應(yīng)用前景。

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