CT影像组学在指导肺癌精准放疗中的应用进展*

2018-01-21路玉昆巩贯忠仇清涛尹勇

中国肿瘤临床 2018年2期

路玉昆巩贯忠仇清涛尹勇

肺癌是我国最常见的恶性肿瘤之一，发病率和致死率逐年上升，现已居导致患者死亡的恶性肿瘤之首［1］。作为精准放疗的重要辅助手段之一，影像组学（radiomics）在肺癌诊疗中的应用日益广泛。自2012年Lambin等［2］提出影像组学概念以来，由于其可以无创获取肿瘤的特征信息，引起了临床医生、影像医师和科研工作者的广泛关注［3-4］。

影像组学是将数字图像处理和数据挖掘技术应用到医学图像分析中构建的一个新型交叉学科。它使用大量自动和半自动化算法提取医学图像中感兴趣区域（region of interest，ROI）的定量影像特征数据，用于描述肿瘤表型和异质性等深层信息。影像组学通过建立影像数据和临床数据的相关性提高疾病的诊疗精度，在指导肺癌的精准放疗方面具有广阔的临床应用前景［5-6］。

影像组学的分析载体有CT、MRI、PET等图像，而在肺癌的诊疗中最常见的影像模态为CT。受肺组织解剖特点的影响，CT在肺癌的放疗中具有得天独厚的优势［7］。CT在肺癌精确放疗的各个阶段（模拟定位、计划设计、预后、随访等）均发挥重要作用，在整个治疗过程中每位患者都要做多次CT扫描。影像组学可以分析肺癌患者CT图像中肉眼无法观测的影像特征，预测肺癌患者临床治疗反应及不良反应的发生，具有提高肺癌诊疗精度的潜能［8］。本文就影像组学的标准流程及其在肺结节良恶性分类、基因表型分析及放疗疗效预测方面的应用进行综述。