脑胶质瘤诊断(影像组学的人工智能和影像组学概览)

　　神经胶质瘤是较常见的成人原发性脑肿瘤，高级别胶质瘤患者化疗后平均生存时间只有12.8个月，放化疗后影像学评估.对胶质瘤生存期的评估一直是临床和科研工作者关注的焦点。

　　MRI是目前临床上对脑胶质瘤进行诊断和评估的较重要手段，但是有时候神经胶质瘤的影像表现不典型，使其很难鉴别其与某些非肿瘤组织(如瘤周水肿和治疗后变化)，手工诊断和评估神经胶质瘤需要花费很多时间和精力，和以图像组学为基础的人工智能(artificialintelligence)影像组学的人工智能)诊断神经胶质瘤的技术有助于提高诊断的效率。

　　影像组学的人工智能和影像组学概览

　　影像组学的人工智能是人类智能在机器上的模拟，也就是让计算机“学习”、“解决”问题。当前的影像组学的人工智能发展依赖于大数据，医学成像的大数据即图像组学。图像组学是对医学图像中大量特征进行高通量提取，利用自动或半自动分析技术将其转换成高分辨率的可挖掘数据集。

　　与单纯从视觉层面对医学影像进行解读相比，影像组学可以更深入地挖掘其生物学特性，为临床提供决策支持。通过多种算法，可实现计算机“学习”图像组学大数据，并将图像学特征集成到评估模型中，以提高集成的效率和精度，从而实现“诊断”。

　　1、工作流

　　重点介绍了图像的预处理、分割和特征提取。预处理包括图像去噪、图像增强等操作。图象分割是根据像素点的颜色、形状、纹理等特征对图像进行分块，用来挖掘信息，把胶质瘤体的不同成分准确地分割出来，不有助于诊断和鉴别诊断，而且为评估治疗反应.评估生存期提供了重要依据。通常将图像的分割分为手动分割，半自动分割和全自动分割。

　　通常用图像质量参数或Dice系数来评价分割结果，当分割结果接近完全时，Dice系数值无限接近1。简单地利用影像组学的人工智能技术来进行图像分割已经比较成熟，使用各种算法组合进行分割可以获得更精确的分割结果。对同一区域的图像进行分割后，需要对图像的定量特征进行提取，然后进行综合分析。

　　图像的常见特征有形状，纹理等。图形特征提取与图像分割工作有部分重叠。肌理特征是一个整体特征，可以帮助判断肿瘤内的异质性。织构特性包括一次统计和二次统计。一阶统计直方图可以描述图像中象素的灰度纹理分布，但一张直方图可能对应多张图像，图像精度不高。灰色共生矩阵(gray-levelco-occurrencematrix,GLCM)是一种二阶统计矩阵，它可以被看作是两像素灰度对的联合直方图。其它算法模型，如马尔可夫随机场(MRF)，模型法，小波变换等，对图像的特征提取也有良好的效果。

　　2、分类方法和模式

　　经过对图像的分割和特征的提取，上述结果应该被推广到数学或统计模型中得到较终的分类结果。人工智能(ML)是实现分类器功能的一个重要方法，分为监督学习和无监督学习。监管学习的主要模式是“随机森林”，人工神经网络(artificialneuralnetworks)，ANN)SVM(supportvectormachine、SVM)逻辑回归(logisticregression,LR)等等。ANN是受生物神经网络启发而提出的一种典型的机器学习方法，它由输入层、隐层和输出层组成，当隐层发展到多个层次时，即称为深度学习。

　　目前，以DL为基础的影像组学的人工智能在神经胶质瘤诊断中的应用日益广泛，其中卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)被广泛应用。SVM方法适用于分类问题，基于不同图像特征建立的SVM模型可以达到多种分类目的，在胶质瘤分级诊断中的应用也广泛，许多研究表明SVM分类效果优于其它分类方法。

　　非监督学习的输入数据没有标记，输出结果也是未知的，其目的不在于生成一个分类系统，而在于由计算机自身训练去发现数据集合的规律。这些分支中较大的分支是聚类，基于聚类算法的无监督学习模型也可以实现胶质瘤的分级诊断。以概率为重要的贝叶斯网络表现了症状与疾病的概率关系。Hu及其他应用贝叶斯网络将脑胶质瘤增强T1WI图像特征整合到分类诊断评估模型，并进行神经胶质瘤分级诊断[准确度为92.86%，受试者操作特性曲线下积(AUC)0.9577]。

　　LR是一种分类器模型，特别适合求解两类分类问题，其中应用“L1正则化”产生稀疏权值矩阵后，还可进行特征选取。针对神经胶质瘤分级诊断，已有研究应用LR.SVM和RF模型，较后分类结果的AUC分别为0.9010.0.8866.0.9213，说明神经胶质瘤高低级别分级诊断这两类问题应用逻辑模型也能得到较满意的结果。

　　3、资料库和资料分析

　　图像组学数据库应为多中心、高通量、集成的数据库，不仅包括图像和信息，还包括图像和信息。同时也应包含临床资料，病理资料等，特别是分子水平的资料，并在人员的指导下，交流资料，为了更规范.确保数据库信息的顺利使用。为了使大数据在数据库中得到充分利用，需要相关的高级统计和计算机人员来进行大规模数据分析。