肝转移病灶的大小对基于CT的放射组学特征的影响
图像生物标记物标准化倡议（IBSI）为放射组学工作流程和放射组学特征的定义提出了基于共识的策略，可提高高通量成像分析的可重复性。
放射组学是肿瘤学研究中一个重要的、不断发展的工具，可以从医学图像(即CT和MRI)中提取各种定量指标，与临床标志物一起进行分析和研究，以改善病人的预后。最近的许多研究表明，放射组学模型作为一种非侵入性的方法在早期癌症诊断中具有很大的临床前景。
图像生物标记物标准化倡议(IBSI)为放射组学工作流程和放射组学特征的定义提出了基于共识的策略，可提高高通量成像分析的可重复性。尽管原发肿瘤或转移灶的大小提示预后的重要因素，但小肿瘤和大肿瘤在发展强大的放射组学模型中的作用还没有得到实质性的关注。
近日，发表在EuropeanRadiology杂志的一项研究探讨了CT衍生的二维放射组学特征的重现性，及其作为解剖学肿瘤大小函数的价值，并研究了不同大小的病变在放射组学特征重现性中的作用。
本研究对34名结直肠癌患者的59个肝转移灶的计算机断层扫描(CT)进行了评估。图像分割由三位阅读者使用盲法手工进行。本研究对每个放射组学特征创建了两个数据集，根据大小对测量结果进行排序，即(i)从最小的病灶到最大的病灶，以及(ii)从最大的病灶到最小的病灶。采用Lin's一致性相关系数(CCC)来分析放射组学特征的可重复性。特别是，CCC被计算为数据集中元素数量的函数，通过逐渐增加每个分类数据集中的病变。为了评估病变大小的影响，本研究还分析了这两个函数之间的差异，从而评估不同大小病变对放射组学特征的可重复性的贡献。
使用Lin's CCC评估的基于CT的二维放射组学特征的读取者之间的可重复性显示了肿瘤大小的依赖性。例如，GLCM对比度的Lin CCC等于0.88(95% C.I. 0.84至0.92，P < 0.003)，并且根据大的或小的病变的存在，可以额外改变+ / - 0.06。
图对每位放射科医生计算的归一化放射组学特征的Lin's一致性相关系数。误差条代表ΔCCC，显示了每个放射组学特征对队列中病变大小分布的敏感性
基于CT的结直肠癌肝转移的高阶二维放射组学特征显示了肿瘤大小的依赖性。本研究的发现证明了肿瘤大小在这些放射组学模型可重复性中的重要作用。本研究结果表明，开发基于放射组学的模型应考虑到与肿瘤大小相关的肿瘤纹理变化，可进一步提高放射组学模型的准确性。
原文出处：
Linda C Kelahan,Donald Kim,Moataz Soliman,et al.Role of hepatic metastatic lesion size on inter-reader reproducibility of CT-based radiomics features.DOI:10.1007/s00330-021-08526-0
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