进展期胃癌个体化诊疗对影像学精准评价的需求不断增高,胃癌影像学若要突破现有机器分辨率及主观诊断缺陷的瓶颈,进一步提升分期和评效能力,亟需客观有力的辅助手段.影像组学在现有图像分辨率的基础上,通过纹理分析及大数据手段挖掘海量图像信息,利用人工智能深度学习等手段筛选、整合图像及临床特征,建模进行客观、量化评估,理论上有望进一步提高胃癌分期及评效水平.本文围绕胃癌影像及影像组学两个核心内容,从5个方面层递展开:(1)CT作为影像学分期及疗效评价的首选方法,其应用受到影像医生对图像特征挖掘及信息统合能力的限制,需要引入图像处理能力更强的手段.(2)影像组学纹理分析能够挖掘肉眼无法辨识的海量图像信息,较影像医生主观视觉分析更详细、且可定量评估病变特征,从而发掘微观潜在的医学影像信息;近两年在肿瘤的应用研究进展迅速,几乎涵盖全身各部位实体肿瘤,利用熵、偏度、异质性等纹理分析指标解决肿瘤临床治疗关注的各个方面.(3)从诊断、生物学行为及预后评估,分期及疗效预测与评价3个方面概要总结影像组学在胃癌影像学的研究进展,现有研究基本肯定了影像组学及纹理分析在区分胃癌不同类型、分期和疗效的较高效能,有潜力作为医生主观评估的补充.(4)总结影像组学技术本身缺陷及目前胃癌应用
作者：唐磊
来源：中华胃肠外科杂志 2018 年 21卷 10期
