［摘要］影像組學作為一種新興的醫學成像領域，通過從醫學圖像中獲取高通量的圖像特征進行一系列定性和定量分析，從而提供有關疾病的診斷和預后等信息。影像組學已成為精準醫療的重要組成部分，是目前的研究熱點。但目前基于ＭＲＩ的影像組學在兒童疾病中的應用較少。本文對基于ＭＲＩ的影像組學在兒童疾病中的應用進展進行綜述。

　　［關鍵詞］兒童；磁共振成像；影像組學

　　醫學影像學是臨床獲取信息、診斷疾病、制定治療策略的重要手段，在兒童疾病診斷中具有重要意義。但由于兒童依從性差、檢查難度高以及輻射安全等問題，精準診斷一直是兒科影像學的難題。ＭＲＩ無創、軟組織分辨率高，適于縱向隨訪，且可提供結構和功能數據，在兒童疾病研究中具有優勢。基于ＭＲＩ數據的影像組學可將常規視覺影像信息轉化為深層次的特征以進行量化研究，從而獲得更多的圖像信息，且可利用常規臨床ＭＲＩ數據而不增加掃描時間，是目前精準醫療的重要組成部分，已成為現階段的研究熱點之一［１－２］。本文對基于ＭＲＩ的影像組學在兒童疾病中的應用進展進行綜述。

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　　１基于ＭＲＩ的影像組學概述

　　１．１定義

　　Ｌａｍｂｉｎ等［３］于２０１２年提出影像組學的概念，指從ＣＴ、ＭＲＩ或ＰＥＴ獲得的醫學圖像中提取大量影像學特征，通過高通量定量分析，將圖像轉化為具有高分辨率、可發掘的空間數據［１］。影像組學技術來源于計算機輔助診斷（ｃｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ），憑借對海量影像學數據進行更深層次的挖掘來預測和分析疾病，并輔助臨床醫師做出準確診斷，已發展成為融合影像、基因及臨床等信息的輔助診斷、分析和預測方法［４－５］，并廣泛應用于腫瘤等疾病［６－７］。

　　１．２處理流程影

　　像組學研究的總體處理流程［８］包括數據采集、病變識別、病灶分割、特征提取和分析建模，病灶分割及特征提取是其中的核心步驟。

　　２基于ＭＲＩ的影像組學在兒童疾病中的應用

　　兒童正處于全身組織和器官快速成長，生理、心理和精神狀態不斷完善的時期，病情變化較快。采用基于ＭＲＩ的影像組學方法對兒童疾病進行分類、預測和基因分型等非常必要。關于精準影像組學應用于兒科疾病中的研究尚較少見，需要更多研究者參與。

　　２．１兒童腫瘤性疾病

　　影像組學在兒科主要用于腫瘤性疾病，尤其是腦腫瘤。腦腫瘤為最常見的兒童實質性腫瘤之一，是導致兒童死亡的重要原因［１６］。ＲｏｄｒｉｇｕｅｚＧｕｔｉｅｒｒｅｚ等［１７］回顧性分析４０例后顱窩腫瘤患兒的術前ＭＲＩ資料，根據增強Ｔ２ＷＩ和Ｔ１ＷＩ以及ＡＤＣ圖計算腫瘤形狀、直方圖和紋理特征，并使用特征組合來訓練用于鑒別腫瘤特異性的分類器，發現根據ＡＤＣ直方圖中第２５、７５百分位數的ＡＤＣ值和偏度的支持向量機分類器可很好地區分小兒后顱窩腫瘤類型；同時ＡＤＣ紋理分析中熵及均勻性的組合可區分經典髓母細胞瘤。既往研究［１８－１９］發現基于ＡＤＣ及ＤＴＩ直方圖的分析方法可用于鑒別小兒后顱窩與小腦腫瘤。上述研究提示腫瘤擴散圖像的定量特征分析在小兒神經腫瘤學中有重要診斷價值。Ｐｏｕｓｓａｉｎｔ等［２０］分析１４０例腦橋膠質瘤患兒放療前后的頭顱ＭＲＩ，采用聯合液體反轉恢復序列及增強圖像確定腫瘤的ＲＯＩ并生成ＡＤＣ直方圖，分析后者與患兒無進展生存率及總體生存期的相關性，發現ＡＤＣ峰值數量與患兒的無進展生存率及總體生存期均呈負相關，提示影像組學在預測患兒生存期方面也具有潛在價值。

　　2．２兒童非腫瘤性疾病

　　影像組學在兒童非腫瘤性疾病中的應用較少見。Ｚｅｎｇ等［２２］分析急性期與恢復期腸道病毒７１型腦炎患兒Ｔ１ＷＩ及Ｔ２ＷＩ的信號強度直方圖，并采集平均值及中位數等特征值，發現急性期與恢復期Ｔ１和Ｔ２的信號強度差異顯著，提示Ｔ１、Ｔ２直方圖技術可量化監測疾病的嚴重程度。有學者［２３］認為ＡＤＣ直方圖參數值能識別新生兒缺氧缺血性腦病，且患兒腦成熟度與ＡＤＣ值具有相關性。

　　３基于ＭＲＩ的影像組學在兒科疾病研究中的不足

　　與成人疾病的影像組學研究相比，兒童疾病影像組學研究尚處于起步階段，存在較多局限性：①病種單一，樣本量較小；②所采用的序列及觀察的影像學特征較為單一，掃描方案、研究方法等尚未標準化［２４］，采用紋理特征的方法提取影像學特征的研究較少，而采用小波分析方法進行特征提取的研究罕見；③研究方向較為單一，與成人相比，目前兒童影像組學主要運用于腫瘤性疾病，對于基因分型、輔助治療、預測生存率等方面的研究尚不多見。

　　４小結

　　隨著深度學習及大數據分析的推動，基于深度學習的分析和預測方法將是影像學的發展方向之一。目前基于ＭＲＩ的影像組學因其能定量分析病變的生物學特征，已在腫瘤分型、分期、預后分析及診療方案選擇的研究中取得初步進展，并逐漸擴展到非腫瘤性病變的研究中，但在兒童疾病的研究中尚不完善。相信隨著國家對兒童醫療的高度重視，基于ＭＲＩ的影像組學在兒童疾病的研究中將會發揮重要作用，使更多患兒受益。

　　［參考文獻］

　　［１］ＡｅｒｔｓＨＪ，ＶｅｌａｚｑｕｅｚＥＲ，ＬｅｉｊｅｎａａｒＲＴ，ｅｔａｌ．Ｄｅｃｏｄｉｎｇｔｕｍｏｕｒｐｈｅｎｏｔｙｐｅｂｙｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅｉｍａｇｉｎｇｕｓｉｎｇａｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｒａｄｉｏｍｉｃｓａｐｐｒｏａｃｈ．ＮａｔＣｏｍｍｕｎ，２０１４，５：４００６．

　　［２］ＥｌｉａｔＰＡ，ＯｌｉｖｉéＤ，ＳａｋａｌｉＳ，ｅｔａｌ．Ｃａｎｄｙｎａｍｉｃｃｏｎｔｒａｓｔ－ｅｎｈａｎｃｅｄｍａｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｉｎｇｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｅｘｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｍａｌｉｇｎａｎｔｇｌｉｏｎｅｕｒｏｎａｌｔｕｍｏｒｓｆｒｏｍｏｔｈｅｒｇｌｉｏｂｌａｓｔｏｍａ？ＮｅｕｒｏｌＲｅｓＩｎｔ，２０１２，２０１２：１９５１７６．

　　朱美嬌，楊明＊，王樹杰