魏毅，李林，许永生，黄宏亮，雷军强*

1.兰州大学第一临床医学院，甘肃 兰州 730030；2.武汉亚心总医院放射科，湖北 武汉 430056；3.兰州大学第一医院放射科，甘肃 兰州 730030；*通信作者 雷军强 leijq1990@163.com

肾细胞癌（renal cell carcinoma，RCC）是一种常见的肾脏恶性肿瘤，多由CT或MRI检查时偶然发现[1]。2018年全球新诊断RCC约40.33万例，死亡人数约17.51万人[2]。通过影像学检查偶然发现的肾脏肿块越来越多，而肾脏小肿块（病灶直径≤4 cm）占所有肾脏肿块的50%以上，其中约10%～30%为良性病变[3-4]，这些良性或恶性程度低的肿块因缺乏精准诊断，可能使患者接受不必要的手术或其他过度治疗。因此，肾脏肿瘤的精准影像学诊断具有极其重要的临床价值。影像组学包含了从医学图像中提取定量特征的各种技术，通过人工智能（artificial intelligence，AI）方法帮助医师识别肉眼无法看到的复杂图像模式，以提高诊断准确度、预测患者的预后，其本质是将图像转换为以便后续分析的元数据，改进临床治疗方案的选择[5-6]，加速了影像组学在医学影像学中的应用，成为指导临床决策的新方法。本文拟对影像组学在RCC中的研究现状和未来应用于临床的潜在优势进行综述。

1 RCC 的CT 纹理分析

1.1 与良性肾脏肿瘤的鉴别 肾脏肿瘤的良恶性鉴别是决定治疗方式和判断预后的关键因素，而影像学检查是术前鉴别诊断良恶性最常用的检查方法，具有无创、可重复、患者易接受的优势。Deng等[7]使用TexRAD软件对354例经病理证实的RCC和147例良性肾肿瘤进行CT纹理分析（CT texture analysis，CTTA），得出精细空间滤波熵是区分肾良性肿……