陈谦 张龙江 殷信道*

冠状动脉CT 血管成像（coronary CT angiography,CCTA）作为一种无创的检查手段可显示冠状动脉狭窄程度、斑块形态，目前广泛用于冠状动脉疾病（coronary artery disease, CAD）的筛查、风险分层、监测治疗反应及预后评价[1-2]。在临床实践中，CCTA 影像主要依赖于医生的经验，通过视觉评估影像上组织的结构和功能，而主观评估方法常忽略了大量有用的诊断信息。近些年发展起来的影像组学方法可以从影像中挖掘大量人眼看不见的特征，能够描述病灶异质性及空间的复杂性，通过与机器学习等分析建模方法相结合，从而辅助临床决策[3-4]。目前，影像组学已广泛用于肿瘤研究，在心脏CT 领域研究相对较少。本文旨在对心脏CT 影像组学的分析流程、发展现状、面临的机遇及挑战进行综述。

1 影像组学流程

影像组学的分析流程包括以下5 个步骤：①影像采集和预处理：不同CT 扫描设备及病人推荐采用相同扫描方案和预处理方法，以确保研究的准确性及可重复性。影像预处理的目的是为了减少设备厂商、参数等因素对影像数据的影响，确保观察到的影像亮度和对比度能真正反映组织特征的差异。预处理步骤包括灰度归一化、不均匀性校正、体素离散化等[5]。②兴趣区（region of interest，ROI）分割：分割方法包括手动分割、半自动分割及全自动分割。分割软件可以使用厂家独立开发的专用软件，

或者使用开源软件包（如Pyradiomics）。③特征提取：是影像组学的核心流程。影像组学特征主要包括形状学特征、一阶特征、二阶（纹理）特征及高阶的统计特征。……