徐珊珊，毛应凡，董国强，祝琼洁，汤盛楠，张怡帆，何 健

0 引 言

胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasms, PNENs)发病率低，仅占所有胰腺肿瘤的1%～3%,但近年发病率和患病率呈上升趋势[1-2]。根据国际癌症研究机构-世界卫生组织(IARC-WHO)提出了神经内分泌肿瘤的通用分类框架，将PNENs分为分化好的胰腺神经内分泌瘤(pancreatic neuroendocrine tumors，PanNETs)和分化差的胰腺神经内分泌癌(pancreatic neuroendocrine carcinoma, PanNECs),根据有丝分裂数和Ki-67指数将PanNETs分为三级(G1、G2、G3)[3]。PNENs治疗方法的选择很大部分取决于肿瘤的病理分级，其中是否手术和手术方式的选择取决于肿瘤大小、位置和组织病理学分级[4]。目前大量的研究证明胰腺神经内分泌肿瘤的分级系统与其预后具有很大的相关性，G1、G2和G3 PanNETs的5年生存率分别为75%、62%和7%，因此术前准确预测PanNETs的分级对患者的临床治疗方案选择和后期预后评估具有重大意义[5]。CT影像检查是胰腺肿瘤定位、TNM分期和监测治疗反应的主要影像学手段，然而CT检查缺乏用于病理分级的影像征象[6]。目前内镜超声引导下细针抽吸(endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration，EUS-FNA)是术前获得PNEN的病理分级的较准确方法[7]。但是EUS-FNA是一种侵入性的有创方法，很多情况下穿刺抽吸获得的组织体积有限而且难以反映肿瘤的异质性，甚至是由于胰腺位置深度无法取到肿瘤组织[8]。影像组学是一个新兴的高通量提取医学图像特征的研究领域，通过提取、分析与预测目标相关的感兴趣区域的图像特征，与临床病理数据和影像征象结合，开发个性化的辅助临床决策的工具或预测临床终点事件的工具[9]。目前影像组学开始应用于胰腺病变的预后评估及良恶性肿瘤鉴别诊断，部分研究显示影像组学在预测胰腺神经内分泌肿瘤的病理分级方面具有潜在的前景[10]。……