代青立 杨敏 综述 段庆红 审校

乳腺癌是女性最常见的癌症，全球发病率逐年上升，在女性癌症的死亡因素排第二［1］。新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy，NAC）通常用于局部晚期、原发病灶大于3 cm 的乳腺癌及炎性乳癌，其优点是能在术前缩小肿瘤体积、将不能手术的病灶转化为可切除的病灶、提高保乳率、减少腋窝手术范围［2,3］。对NAC 的病理完全反应（pathological complete response，PCR）被认为是预测总生存率的早期替代终点［4］，尽管手术切除标本的组织病理学检查是反应评估的金标准，但其具有滞后性。能否非侵入性检查且准确、安全的评估术前PCR 目前仍是一项挑战。影像学检查是目前乳腺癌最常用的检查手段，包括乳腺X 线、计算机体层成像（CT）、正电子发射计算机断层显像（PET-CT）、超声以及磁共振成像（MRI）等检查，可从这些影像检查中直观的读取特定的影像信息如大小、边缘、信号及密度等，但仅凭二维形态学特征尚不能有效评估预测术前PCR。深入挖掘病灶内部隐藏的微观特征，则需要用图像处理算法挖掘。影像组学能够深度挖掘肿瘤影像的异质特征，对肿瘤的临床诊断和疗效预测提供更多有效信息，是目前一种重要的新型影像研究方法［5］。本文将基于不同成像方式的多种影像组学在预测乳腺癌NAC 疗效的主要研究及进展进行综述。

影像组学概念及主要研究内容

影像组学在2012 年由荷兰学者Lambin 等［6］提出，是指从医学图像中自动化高通量提取和分析大量高级定量特征，将图像特征与肿瘤表型和基因型特征结合起来对肿瘤提供有价值的诊断、预后及预测信息［7］，是计算机工程学实现精准医疗的一种重要研究方法。……