吴婷,吴林玉,高晨,娄新璟,陈佳威,吴俊,许茂盛.胸部CT瘤周影像组学在非小细胞肺癌精准诊疗中的应用与挑战[J].中华放射医学与防护杂志,2024,44(5):443-449
胸部CT瘤周影像组学在非小细胞肺癌精准诊疗中的应用与挑战
Application and challenges of chest CT peritumoral radiomics in the precision diagnosis and treatment of non-small cell lung cancer
投稿时间:2023-08-26  
DOI:10.3760/cma.j.cn112271-20230826-00063
中文关键词:  非小细胞肺癌  瘤周组织  影像组学  计算机体层摄影  精准诊疗
英文关键词:Non-small cell lung cancer  Peritumoral region  Radiomics  Computed tomography  Precision diagnosis and treatment
基金项目:国家自然科学基金(82102128);浙江省自然科学基金资助项目(LTGY23H180001);浙江省"尖兵""领雁"研发攻关计划(2022C03046);浙江省卫生健康科技计划项目(2022KY230);浙江中医药大学科研项目(2022FSYYZY08;2022JKJNTZ19;2021JKGJYY007)
作者单位E-mail
吴婷 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
吴林玉 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
高晨 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
娄新璟 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
陈佳威 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
吴俊 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
 
许茂盛 浙江中医药大学附属第一医院 浙江省中医院医学影像科, 杭州 310006
浙江中医药大学第一临床医学院, 杭州 310053 
xums166@zcmu.edu.cn 
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中文摘要:
      影像组学通过提取医学图像中感兴趣区的定量图像特征,并与肿瘤的生物学特征与异质性进行关联,为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据。肿瘤周边蕴含了丰富的微观生物学信息,胸部CT瘤周影像组学通过挖掘肿瘤周围组织的深层异质性信息,为非小细胞肺癌患者提供定量的非侵入性评估方法,展现其在未来临床应用的广阔前景。相信随着计算机、医疗大数据的飞速发展,未来多中心、高质量、大样本数据等工作的深入开展,有望实现影像组学研究的规范化、可重复,推动影像组学研究的临床转化和应用,为肺癌患者精准诊断、治疗和随访等方面奠定基础。
英文摘要:
      By extracting quantitative radiomic features from regions of interest in medical images and correlating them with the biological features and heterogeneity of tumors, radiomics can provide critical information and a basis for personalized precision diagnosis and treatment. Peritumoral regions contain a wealth of microbiological information. Therefore, chest CT peritumoral radiomics, which can provide quantitative non-invasive assessment for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) by mining the deep heterogeneity of peritumoral regions, has broad prospects for future clinical applications. Given the rapid progress in computer and medical big data techniques, as well as the in-depth efforts in multi-center, high-quality, and large-sample data in the future, it is reasonably believed that radiomics research will be gradually normalized and reproducible. This is conducive to the translation and application of radiomics research to clinical practice, thus laying a foundation for personalized and accurate diagnosis, treatment, and follow-up for lung cancer patients.
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