王尧鑫，吴昆华

1.昆明理工大学医学院，云南 昆明 650500；2.昆明理工大学附属医院/云南省第一人民医院磁共振科，云南 昆明 650032；*通信作者 吴昆华 wukunhua@hotmail.com

子宫内膜癌（endometrial cancer，EC）是最常见的妇科恶性肿瘤之一，随着肥胖率升高和人口老龄化加重，其发病率不断升高，并呈年轻化趋势，目前居女性癌症相关死亡原因第六位[1]。早期诊断将大大提高EC患者的治疗效果，并改善其预后。国际妇产科联盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics，FIGO）推荐将MRI检查结果作为EC的首选分期依据[2]。然而，以MRI为主的影像学检查结果易受主观因素影响，观察者之间的差异较大，缺乏定量、客观的评估指标。影像组学以其无创、快速的特点，定量分析医学影像数据，提取特征，反映肿瘤特有的异质性，进而为肿瘤分型分级、基因定位、早期治疗和预后评估提供有用的信息[3]。本文基于CT、MRI和PET/CT对EC的影像组学研究进展进行综述。

1 影像组学流程

影像组学流程通常是先从常规医学影像中勾画肿瘤感兴趣区，然后利用软件从感兴趣区中高通量提取各种影像特征，最后将获得的特征经降维后建立预测模型[4]。

1.1 目标图像采集获取 影像组学可以从CT、MRI、PET/CT、超声等多种影像学设备中获取图像，但由于各医院的扫描参数不统一，使得影像组学分析受到干扰。定量成像生物标志物联盟倡导统一体模以及各种管电位和曝光设置标准[5]。统一扫描参数，使图像标准化，减少扫描参数对后续特征分析的影响。

1.2 图像分割 影像组学需要通过图像分割提取感兴趣区，但是在图像分割方式上存在争议，Kurata等[6]通过卷积神经网络对子宫的MRI扫描图像进行全自动病灶分割，结果发现，与影像科医师手动勾画的病灶相比，视觉评分无显著差异。……