科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
胃肠道间质瘤（gastrointestinal stromal tumor,GIST）是胃肠道最常见的间叶源性肿瘤，其生物学特征复杂，危险度不等，且不同危险度患者的治疗方法和预后差异较大，因此早期诊断及危险度评估对于该病的精准治疗至关重要。近年来，CT影像组学作为一种新兴的影像学技术，可以将传统的CT图像特征转变为大量数据，从而反映GIST的内在异质性，甚至与其基因表达特征相关联。该文回顾了CT影像组学在机器学习的助力下应用于GIST诊断、预测的研究进展。目前的CT影像组学不仅可用于GIST与其他胃部疾病的鉴别诊断，并且为GIST的危险度评估提供了新的方式，甚至可以根据CT影像图像进行病理分析及基因诊断，进而对其一线治疗效果及远期预后进行预测。目前CT影像组学通过与临床信息结合构建的多种预测模型在不同临床问题的具体实践中得到了良好的验证，展现了广阔的应用前景。但是在具体的临床应用过程中，样本数据采集及处理方式的不同、机器学习算法选择的差异、二维或三维图像的选择等，都影响到CT影像组学的具体效能，因此统一、规范的影像组学应用规则还有待建立。
-
单位上海交通大学医学院附属新华医院
