CT影像组学在指导肺癌精准放疗中的应用进展

肺癌的精确诊断、放疗敏感性和正常组织放射性损伤的准确预测是实现肺癌精准放疗的必要前提。影像组学（radiomics）作为肺癌精准治疗发展史上一个具有里程碑意义的辅助工具,可以通过应用自动和半自动算法对肺癌影像资料的感兴趣区域提取大量影像特征,寻找这些特征与临床诊疗数据之间的深层关系,揭示肺癌的发生、发展及临床转归规律。影像组学可以无创获取肺部肿瘤整体异质性信息,在良恶性肺结节的判定、肿瘤基因表型和放疗反应的预测等方面具有巨大临床应用潜能。本文就CT影像组学在辅助肺癌放疗方面的最新研究进行综述。      

影像组学在肺癌中的应用进展

影像学检查是肺癌诊断及疗效评估的重要手段。目前,影像诊断主要依据病变部位的形态学特征,如大小、形状、边缘、均一性和与周围组织关系,但并未对这些图像进行更深入细致的分析。影像组学借助计算机软件,从海量医学影像图像中筛选出定量和最有价值的影像特征,结合临床信息,用于疾病的定性、肿瘤分级分期、疗效评估和预后预测。本文就影像组学的相关概念、处理流程及其在肺癌诊断方面应用状况、发展方向进行综述。     

肺结节活检和病理诊断在当前医疗实践中的必要性和可行性

早期发现和准确诊断肺癌是降低肺癌死亡率的关键。低剂量CT影像是早期肺癌起始筛查的主要方法。本文从病理的角度,重点阐述了肺结节活检在早期肺癌筛查中的重要性和在临床实践中的可行性,以及对于影像发现的肺结节,如何在实践中方便高效取样及合理处理样品,以期达到准确诊断、分型、鉴别诊断和指导临床实践的目的。     

肺癌筛查与早期诊断:从影像学到生物标志物的进展

降低肺癌死亡率最有效的方法是早诊断、早治疗,但目前尚未有理想的肺癌筛查和早诊模式。近年来,为了提高肺癌的早期诊断率,降低肺癌患者死亡率,延长生存期,越来越多的研究探索可行、有效的早期诊断策略,并开发了多种早期肺癌风险人群的筛查方法,包括影像学筛查、支气管镜检查、液体活检以及挥发性有机化合物等。本文就肺癌筛查与早期诊断的影像及生物标志物层面的研究进展作一综述。     

肺癌的早期筛查现状及进展

肺癌由于高发病率及高病死率,严重危害人民生命健康。在国际研究成果的基础上,结合我国实际,国内推出了《中国肺癌低剂量螺旋 CT 筛查指南》及《肺癌筛查与管理中国专家共识》,被国内医院及健康管理机构奉为圭 臬。他们指导国内的肺癌早期筛查,并进行全程健康管理。国内研究者在该指南基础上对影像检查的结果进行持 续评估,对肺结节的形态、位置、密度、边缘、空泡和血管生成等进行研究,进一步提高肺癌筛查的精确性。研究者将PET-CT,弥散加权核磁共振等方法应用到肺癌的早期筛查中,也提高了肺癌筛查的特异性。除影像检查外,ctDNA、支气管内镜和呼出气体检查等方法的研究也取得了不错的进展,为肺癌的筛查提供了备用方案。本文针对肺癌早期筛查的情况进行综述,以期最大限度地提高肺癌早期诊断的几率,降低肺癌的危害。     

精准治疗时代18F-FDG PET/CT影像基因组学在非小细胞肺癌中的应用进展

摘 要：目前18F-脱氧葡萄糖（18F-deoxy glucose,18F-FDG）PET/CT已经较为常规地用于非小细胞肺癌的诊断、临床分期、疗效监测及预后判断。近年来,运用影像组学的方法预测肿瘤分子表型和基因表达模式即影像基因组学成为新的研究热点。影像基因组学使用计算机技术提取肿瘤影像特征,捕捉肿瘤内部的生物化学信息,为肿瘤的精准诊疗提供了新的依据。全文就18F-FDGPET-CT影像基因组学在非小细胞肺癌中研究进展进行综述。     

肺癌筛查白皮书

<正>据丁香园2015年9月25日消息报道,欧洲影像学会和欧洲呼吸学会于2015年在ERJ杂志上发布了最新的肺癌筛查白皮书,旨在指导临床肺癌筛查,以利于肺癌的早期发现和早期治疗,同时也对肺癌筛查的现状和利弊进行详细描述,并提出推荐意见。欧洲影像学会和欧洲呼吸学会推荐有资格的多学科医     

影像组学在非小细胞肺癌诊疗中的应用进展

影像组学作为一种新兴技术,能够用以检出结节,区分良恶性病变,甚至预测病灶组织学分期以及基因型。当其被应用于非小细胞肺癌治疗中时,可以提高疗效评估准确率以及预测复发风险。影像组学有望越来越多地影响非小细胞肺癌的临床治疗实践,优化端到端的诊疗随访链条,本文现对非小细胞肺癌影像组学最新研究现状做一综述。     

生物标志物在肺癌早筛早诊应用中的研究现状

肺癌是全球范围内恶性程度最高的肿瘤之一.在我国,肺癌的死亡率已连续多年处于首位.早筛早诊是延长肺癌患者生存期的前提.近年来,被认为具有发展前景的液体活检技术逐渐受到关注,其在肺癌早期诊断中的价值值得我们探讨.本文通过综述生物标志物在肺癌筛查和早期诊断中的应用,从多组学寻找特异生物标志物,探讨其在肺癌早期诊断的意义.     

血液及痰液miRNAs检测在肺癌早期筛查和诊断中的价值

肺癌已经成为了世界上发病率和死亡率增长最快的恶性肿瘤之一。微小RNA（microRNA, miRNA）在血液及痰液中的变化反映了肺癌发生发展的状况。因此血液及痰液中的miRNAs可以作为一种新的肿瘤标志物运用到肺癌的早期筛查和诊断中。本文就miRNAs与肺癌发生发展的关系,以及血液及痰液中miRNAs检测在肺癌早期筛查和诊断中的临床价值进行综述。     

Imaging of lung cancer

Lung cancer is the leading cause of cancer-related mortality globally. Imaging is essential in the screening, diagnosis, staging, response assessment, and surveillance of patients with lung cancer. Subtypes of lung cancer can have distinguishing imaging appearances. The most frequently used imaging modalities include chest radiography, computed tomography, magnetic resonance imaging, and positron emission tomography. Artificial intelligence algorithms and radiomics are emerging technologies with potential applications in lung cancer imaging.     

CT影像组学在肺结节诊断中的研究进展

随着肺部CT检查的普遍应用,偶然发现了大量的肺结节,这为其诊断和治疗带来了很大挑战。肺结节的诊断方法主要依赖于传统的CT特征,如结节大小、边缘特征、形态特征及周围特征等。然而这些传统CT特征数量较少,且判断结果易受医师主观判断的影响。影像组学可以定量提取更多的结节特征,具有更好的重复性,因此可以更有效的预测肺结节的良恶性。本文阐述了影像组学的基本过程,并概述了影像组学特征分析用于肺结节诊断方面的优势及其在肺结节管理方面的临床应用价值,包括其在预测恶性肿瘤及区分其组织学亚型等方面的应用前景。影像组学作为一种低成本、无创的方法有潜力为肺结节的早期诊断和个性化治疗提供可参考依据。     

利用放射组学模型预测肺癌和食管癌患者发生放射性肺炎的研究

目的 分析探讨肺癌和食管癌易患放射性肺炎(RP)患者的放射组学共同特征,建立能够同时预测两种肿瘤放疗后发生RP的预测模型。方法 回顾性分析行根治性放疗的Ⅲ期肺癌和Ⅲ期食管癌各 100例,依据随访影像学资料及临床信息进行RP分级,并收集其定位CT图像,将全肺作为感兴趣区域进行放射组学特征的提取,分析与RP相关的放射组学特征及临床、剂量学特征,利用机器学习进行模型构建。结果 提取出放射组学特征1691个,肺癌和食管癌患者经过方差分析、最小绝对值收敛和选择算子降维后与RP相关的放射组学特征分别为8个和6个,其中相同的参数为5个。使用随机森林构建预测模型,将肺癌和食管癌分别交替作为训练集和验证集,食管癌和肺癌作为独立验证集曲线下面积分别为0.662和0.645。结论 构建肺癌和食管癌患者发生RP的共同预测模型是可行的,但还需进一步扩充样本量,并且纳入临床和剂量学参数增加其准确度、稳定性和泛化能力。     

肺癌的早期诊断

肺癌已成为人类癌症死亡的主要原因之一,5年生存率仅10％。既往应用胸部X线和痰细胞学进行筛查和早期诊断的研究没有达到诊断筛查的目的－－肺癌死亡率的下降。随着新技术的发展,人们对肺癌筛查重新产生了兴趣。本文回顾了肺癌早期诊断最新进展,有低剂量CT、液基细胞学技术、荧光内镜和分子病理学等方面。     

基于放射组学预测放射性肺炎的初步研究

目的 基于肺癌患者胸部定位CT图像进行筛选与放射性肺炎发生相关的放射组学特征,构建机器学习模型,探讨放射组学在预测放射性肺炎发生中的价值。方法 回顾性分析行根治性调强放疗的Ⅲ期非小细胞肺癌患者86例,通过随访影像学资料及临床信息将其进行放射性肺炎分级,并收集其定位CT图像。将全肺作为感兴趣体积进行放射组学特征的提取,分析与发生放射性肺炎有关的放射组学特征及临床、剂量学特征。利用支持向量机进行模型构建, 通过五折验证方式检测模型预测性能。结果 提取出放射组学特征1029个,通过方差分析及LASSO方法共得到与发生放射性肺炎有关的放射组学特征5个。单纯利用放射组学特征构建模型的测试集曲线下面积(AUC)=0.67,利用放射组学特征结合临床、剂量参数构建模型的测试集AUC=0.71。结论 在通过利用Ⅲ期非小细胞肺癌患者的定位CT图像进行构建的放射组学模型有预测放射性肺炎发生的潜能,加入临床及剂量参数后可进一步提高预测效能。     

放射组学在非小细胞肺癌中的应用

自19世纪末发现X射线世纪以来,医学影像学已经发展了100多年,并已成为重要的临床诊断辅助工具。随着人类基因组计划（Human Genome Project,HGP）的启动和各种高通量检测技术的发展,后基因组时代的疾病探测已经从研究结构变化扩展到基于基因表达和表观遗传学深入分析组织、器官和细胞中的分子异常。因而引起了基因组学,蛋白质组学,代谢组学和其他系统生物学亚种,包括放射基因组学（radiogenomics）。Radiogenomics是传统视觉识别成像技术的一次重要革命,并构成了一个新的分支-放射组学（radiomics）。Radiomics是一种利用医学成像分析和数据挖掘方法的非侵入性技术,近年来广泛应用于癌症的疾病诊断,进展评估和治疗监测,提供了以低成本改善癌症治疗决策的机会。本综述总结了radiomics在非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）中的具体应用。     

An evaluation of screening for lung cancer in Niigata Prefecture, Japan: a population-based case-control study.

Although an annual screening programme for lung cancer has been carried out widely in Japan since 1987, there is insufficient evidence to confirm its efficacy in terms of reducing mortality. In order to evaluate the efficacy of the lung cancer screening which has been widely carried out in Japan since 1987, a case-control study was conducted in Niigata Prefecture, Japan. In the study area, chest X-ray examinations for all participants and sputum cytology for high-risk participants were offered annually. Case subjects, who had died from lung cancer (174), and control subjects matched by sex, year of birth, residence and smoking status (801), who had been alive at the time of diagnosis of the corresponding case, were selected from the National Health Insurance holders. Screening histories of the subjects were compared between cases and matched controls for the identical calendar period before the time of diagnosis of the cases. The odds ratio of death from lung cancer for those screened within 12 months vs those not screened was 0.401 (95% CI: 0.272-0.591) with adjustment by smoking index. Our results suggest that annual lung cancer screening might reduce mortality from lung cancer by approximately 60%.