影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用课件

第五届华美影像论坛影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用第五届华美影像论坛

2015年9月，国家卫计委、发改委等16个部门联合印发《中国癌症防治三年行动计划（2015-2017年）》背景—国家重大需求：4项定量指标：重点地区、癌症早诊率达到50%肿瘤登记覆盖全国30%以上人口癌症防治核心知识知晓率达60%成人吸烟率下降3%

2015年9月，国家卫计委、发改委等16个部门联合印发《背景—癌症生存率无突破经过五十年的努力，癌症的五年生存期并没有得到明显的提高N=1,950,388.UpdatedMay12,2014DatafromNationalCancerInstituteofNIH(2014)%背景—癌症生存率无突破经过五十年的努力，癌症的五年生存期并没肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果我们缺乏有效的手段去全面定量评估肿瘤异质性Gerlingeretal.NEnglJMed366,883-92(2012).被引用2368次英国伦敦大学癌症研究中心CharlesSwanton,MD挑战——缺乏定量评估手段肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果Gerlinger肿瘤>5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段癌症的五年生存率没有实质性提高时空异质性影响治疗缺乏定量评估方法背景—癌症生存率无突破原因N.Engl.J.Med.2010,363(1):4-6.医疗设备方面医疗软件方面N.Engl.J.Med.2012,366,883-92.分子影像早期诊断手段影像组学定量分析方法肿瘤>5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段癌症的五年生存率时空异机遇——影像组学肿瘤大小5mm1kg左右肿瘤1~3年5~20年细胞表达生物分子异常正常基因异常开始增殖前癌病变形成癌灶出现病状死亡转移传统成像技术难以实现早期微小肿瘤成像基因技术检测早期基因异常？影像组学影像组学融合基因信息和影像多模态信息，为实现精准诊断提供了新机遇基因异常新陈代谢异常器官结构异常时间机遇——影像组学肿瘤大小5mm1kg左右肿瘤1~3年5~20影像组学（Radiomics）发展历程概念完善概念提出高通量地从MRI、PET及CT影像中提取大量高维的定量影像特征，并进行分析影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特性的影像特征，最初译为放射组学临床应用影像组学特征成功用于肺癌和头颈癌数据的临床预后评估，得到良好效果Nat.

Comm.2014,5:4006EJC2012,48:441-446MRI2012,30(9):1234.影像组学（Radiomics）发展历程概念完善概念提出高通量VirendraKumaretal,MagneticResonanceImaging,2012,30:1234.(被引55次)PhilippeLambin,EuropeanJournalofCancer2012;48:441-446.(被引100次)解剖结构物理组织层次代谢层次蛋白质层次转录学层次功能影像结构影像分子影像量化微环境定量异质性基因层次基因病理利用海量影像和基因病理信息全面定量肿瘤异质性癌症研究影像组学影像组学提供定量化研究手段VirendraKumaretal,Magnetic影像组学流程特征提取预测算法影像数据高维特征强度形状纹理小波其它功能影像结构影像分子影像基因病理诊疗决策肿瘤分期肿瘤分型预后分析诊疗方案合作优化提高病人生存期提高疾病早诊率减轻患者医疗负担缓解医院就诊压力推广应用影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期影像组学流程特征提取预测算法影像数据高维特征强度形状纹理小波国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(1/4)Aertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学通过融合影像、基因和病理信息可量化肿瘤微环境，早期定量肿瘤基因异质性基因表达影像特征病理信息数据分割特征分析预测强度形状小波纹理美国莫菲特癌症中心RobertJ.Gillies影像组学最早提出者之一国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(1/4)Aertset临床问题：临床影像信息挖掘不足肿瘤异质性很难用影像定性评估收集数据：一千多个病人完整数据788个患有非小细胞肺癌病人数据231个患有头颈部鳞癌的病人数据提取特征：四百多个关键影像特征强度：最大值、标准方差、能量等形状：紧密度、最长直径、体积等纹理：和平均、最大可能、和熵等小波：边界、自由与粘贴面积比等实验结果：影像与临床显著性相关影像组学特征可用于预测肿瘤预后Aertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(2/4)临床问题：临床影像信息挖掘不足Aertsetal.NaAertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学特征有重要预后价值：特征各向异性越强，病人存活率越低，紧密或球形肿瘤预后更好国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(3/4)Aertsetal.NatureCommunicatAertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学的标签与基因重要相关利用影像特征预测患者基因信息国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(4/4)Aertsetal.NatureCommunicat国际研究进展—影像-基因回路关联分析(1/2)脑胶质瘤靶向治疗所需的基因数据难以获取，穿刺活检有创且难以得到整体信息临床问题组学方法临床数据斯坦福医院MR图像121例训练、TCGA公开数据集MR和对应的基因数据144例测试提取388个影像组学特征聚类为三类，与PARADIGM算法寻找的基因回路进行关联ScienceTranslationalMedicine,2015,DOI:10.1126/scitranslmed.aaa7582

SCIIF(2015):15.843国际研究进展—影像-基因回路关联分析(1/2)脑胶质瘤靶向国际研究进展—影像-基因回路关联分析(2/2)边缘毛刺多病灶前期椭球形边缘规则边缘强化内部低信号高风险组中风险组低风险组C-KitIL6-singalingAng/Tie2-signalingC-KitFOXAPDGFRVEGFR酪氨酸激酶抑制剂

:伊马替尼

VEGFR抑制剂：贝伐单抗影像特征预后生存基因回路靶向治疗ScienceTranslationalMedicine,2015,DOI:10.1126/scitranslmed.aaa7582

SCIIF(2015):15.843国际研究进展—影像-基因回路关联分析(2/2)边缘毛刺椭球形国内最新研究—五月发表三篇影像组学论文结直肠癌JClinOncol非小细胞肺癌Radiology结直肠癌ClinCancerRes预测结直肠癌淋巴结转移术前预测结直肠癌辅助放化疗效果ClinicalCancerResearchDOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997浙大医学院邵逸夫医院预测非小细胞肺癌无进展生存率Radiologyaccepted,May,2016广东省人民医院中科院自动化所JournalofClinicalOncology

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128广东省人民医院中科院自动化所国内最新研究—五月发表三篇影像组学论文结直肠癌非小细胞肺癌结结直肠癌淋巴结转移预测(1/2)广东省人民医院与中科院自动化所合作结直肠癌淋巴结转移预测JournalofClinicalOncology,2016,

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128

SCIIF(2015):20.98结直肠癌是否合并淋巴结转移很难在术前准确确定，是否转移决定患者手术过程中是否进行淋巴结清扫，显著影响临床决策临床问题组学方法临床数据病理证实是否淋巴结转移的影像病理数据广东省人民医院326训练、200测试数据利用影像组学方法提取转移高度相关24个影像组学特征和临床指标，绘制诺模图结直肠癌淋巴结转移预测(1/2)广东省人民医院与中科院自动化融合影像特征和临床指标的影像组学标签可对结直肠癌淋巴结转移进行个性化预测，指导治疗决策预测模型诺模图结直肠癌淋巴结转移预测(2/2)JournalofClinicalOncology,2016,

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128

SCIIF(2015):20.98融合影像特征和临床指标的影像组学标签可对结直肠癌淋巴结转移进非小细胞肺癌生存期预测(1/2)Radiology,accepted,May,2016传统临床分期和病理对NSCLC患者无病生存期预测效果有限，需要新的预测方法临床问题组学方法临床数据有完整无病生存期随访信息的282例早期（IA–IIB期）NSCLC病例利用LASSOCox回归模型提取5个肺癌生存期相关的影像组学特征，构建预测模型广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测非小细胞肺癌生存期预测(1/2)Radiology,acc对于早期非小细胞肺癌患者，影像组学特征比临床分期和临床病理有更好的生存期预示能力K-M生存曲线列线图Radiology,accepted,May,2016非小细胞肺癌生存期预测(2/2)广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测对于早期非小细胞肺癌患者，影像组学特征比K-M生存曲线列线图结直肠癌新辅助放疗效果评价(1/2)浙大医学院邵逸夫医院进行结直肠癌新辅助放疗效果预测结直肠癌新辅助放疗效果很难在治疗前进行预测，需要更准确方法指导治疗决策临床问题组学方法临床数据48例接受新辅助放疗的结直肠癌病例，包括T1/T2/DWI/DCE等MRI扫描数据利用影像组学方法提取103个多参数影像组学特征，对于新辅助放疗效果进行预测ClinCancerRes，2016，DOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997结直肠癌新辅助放疗效果评价(1/2)浙大医学院邵逸夫医院进行针对结直肠癌新辅助放疗效果评估，多参数影像组学特征比常规影像分析有更准确预测性能没有缓解结直肠癌新辅助放疗效果评价(2/2)ClinCancerRes，2016，DOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997病理缓解没有缓解病理缓解常规方法影像组学针对结直肠癌新辅助放疗效果评估，多参数影没有结直肠癌新辅助放影像组学研究进展——紧跟国际研究热点预测诊断软件开发研发一套专门读取临床影像数据并自动进行分期、生存率预测和治疗方案建议的软件系统基于临床数据的分期和预测算法研究利用工科优势，开展临床数据的分期和预测算法研究，发表高影响因子学术论文一系列数据资源Radiomics资源数据库建设收集一系列格式规范、信息完整的8000例临床影像数据和基因数据，并整理成资源数据库一连串关键技术一整套影像软件一大批合作医院30余家国内医院长期合作已经与北京、长三角、珠三角、河南等地区的30余家三甲为主的医院建立长期合作关系影像组学研究进展——紧跟国际研究热点预测诊断软件开发基于临床已经超过30余家合作医院国内合作医院——北上广+中西部广东省人民医院广医一附院汕大附属肿瘤医院上海肺科医院上海长征医院哈医大四附院哈医大二附院西京医院华西医院301、协和医院天坛、佑安医院中日友好医院医科院肿瘤医院北京肿瘤医院河南省人民医院郑大一附院贵州省人民医院珠海市人民医院已经超过30余家合作医院国内合作医院——北上广+中西部广东省影像组学数据资源建立了涵盖中国三大高发癌种的多中心、多肿瘤、多模态的数据资源平台，癌症数据近万例脑脊索瘤1家合作医院200余例肺癌8家合作医院5000余例肝癌2家合作医院500余例结直肠癌2家合作医院800余例胃癌1家合作医院600余例乳腺癌1家合作医院600余例脑胶质瘤4家合作医院1100余例影像组学数据资源建立了涵盖中国三大高发癌种的多中心、多肿瘤、大量数据大数据影像组学大数据是临床问题明确、格式规范、信息完整的病人数据=影像组学数据规范大量数据大数据影像组学大数据是临床问题明确、格式规范、信息完数据格式标准DICOM格式的CT、MR、PET等数据，支持多序列数据，同一批患者数据采集序列一致单幅图像>512*512像素，数据层厚：0.625-2.5mm病理信息病理分类、TNM分期、复发转移等信息年龄、性别、是否吸烟等治疗信息药物治疗、手术治疗、放化疗、基因靶向治疗等药物用量、治疗次数、靶向药物类型等预后信息2年以上病人随访，明确肿瘤进展和死亡时间基因信息致病基因突变、相关基因回路详细参考《中国科学院分子影像重点实验室合作医院影像组学数据规范细则》影像组学数据规范数据格式标准DICOM格式的CT、MR、PET等数据，支持多肿瘤强度肿瘤纹理临床经验小波特征低维特征视觉特征高维特征一定个数三维特征经验特征复杂特征影像组学特征提取同病异症异病同症深度学习大数据挖掘定量分析肿瘤形状将低维视觉特征、高维复杂特征和临床经验特征相结合，全面分析肿瘤异质性肿瘤强度肿瘤纹理临床经验小波特征低维特征视觉特征高维特征一定简单视觉二维特征放射科医生同病异症异病同症多年临床诊断经验高维复杂三维特征影像组学定量异质性提高诊疗率数据挖掘深度学习影像组学特征选择简单视觉二维特征放射科医生同病异症多年临床高维复杂三维特征影肺结节自动分割研究LIDC公开数据集819例数据的精度为81.57%.较之于水平集方法和图割方法，精度提高14.95%(p<0.0005)和10.18%(p=0.004).3D临床问题：肺结节自动分割精度低手动分割速度慢与上海长征医院合作研究肿瘤自动分割，精度提高10%JiangdianSong,ANewAutomatedLungNoduleSegmentationAlgorithmBasedonTobogganandregiongrowing.IEEETMI,35(1):337-53,2016.分割方法对实性结节和磨玻璃结节都有效肺结节自动分割研究LIDC公开数据集819例数据的精度为81与斯坦福大学合作进行肺癌良恶性分类预测肺癌良恶性诊断对治疗方案制定有重要指导意义，常规诊断主要依靠术前穿刺活检或术后病理，缺乏术前无创定量评估方法临床问题组学方法临床数据有良恶性病理证实的国际公开肺癌数据库LIDC数据库中495良性和495恶性肺结节采用基于深度机器学习的影像组学方法进行肺癌良恶性二分类的预测分析WeiShen,Multi-scaleLungNoduleClassificationMethodUsingCNN,accepted,2016,PR基于深度学习的肺癌良恶性预测(1/2)与斯坦福大学合作进行肺癌良恶性分类预测肺癌良恶性诊断对治疗方深度机器学习对肺结节多尺度分类精度达83%基于深度学习的肺癌良恶性预测(2/2)尺度0120+10+21+20+1+2良恶性分类精度76.36%79.49%82.12%80.90%81.41%80.81%83.23%基于LIDC数据库495良性和495恶性肺结节，采用10倍交叉验证法卷积神经网络深度机器学习人工智能黑盒子多尺度输入良恶分类WeiShen,Multi-scaleLungNoduleClassificationMethodUsingCNN,accepted,2016,PR深度机器学习对肺结节多尺度分类精度达83%基于深度学习的肺癌在中国科学院STS项目支持下研发肺癌影像组学预测软件数据显示区预测结果实时进度运行记录操作区软件进展—肺癌预测软件研发(1/5)在中国科学院STS项目支持下数据显示区预测结果实时进度运行记软件进展—肺癌预测软件研发(2/5)软件可以进行肿瘤良恶性预测，为临床诊断提供第二意见TNM分期良恶性生存期治疗方案病人打分机制：

>60分预后良好，可推荐手术治疗、放化疗等

<60分预后较差，建议保守治疗、靶向治疗等软件进展—肺癌预测软件研发(2/5)软件可以进行肿瘤良恶性预可实现肿瘤的自动分割和592个特征的提取肿瘤分割结果软件进展—肺癌预测软件研发(3/5)可实现肿瘤的自动分割和592个特征的提取肿瘤分割结果软件进展恶性肿瘤例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(4/5)恶性肿瘤例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(5/5)良性磨玻璃伪影(GGO)例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(5/5影像组学预测软件推广思路—借助STS项目影像大数据资源平台影像组学辅助诊断研究所、高校三甲医院区级医院技术支持资源支撑提出需求专家经验提出需求专家经验信息共享，远程会诊评估预测

辅助诊断评估预测

辅助诊断数据和特征入库数据和特征入库影像组学预测软件推广思路—借助STS项目影像大数据资源平台影影像组学预测软件推广上海肺科医院

影像科

史景云主任上海长征医院

影像医学与核医学科

刘士远主任广东省人民医院

放射科梁长虹主任广州医学院一附院放射科曾庆思主任河南省人民医院史大鹏主任郑州大学第一附属医院程敬亮主任哈尔滨医科大学附属第四医院申宝忠院长北京天坛医院

神经外科江涛、张亚卓主任项目组研发影像组学预测软件将在国内多家三甲医院进行试点，临床预测精度80%左右影像组学预测软件推广上海肺科医院影像科史景云主任项目组研与江西中科九峰移动医疗公司合作惠民工程（江西）远程医疗项目，已获30余家三甲医院支持，并在上高县人民医院等一批基层医院得到推广健康医疗信息惠民行动计划影像组学远程医疗推广借助惠民工程，推广远程医疗，服务基层医院九峰医疗与南昌市人民政府、江西省科技厅等四方共建移动医疗研究院与江西中科九峰移动医疗公司合作惠民工程（江西）远程医疗项目，已经形成完整的自主知识产权体系研究基础—专利软著已经形成完整的自主知识产权体系研究基础—专利软著研究基础—科研奖项(第一完成单位)42国家技术发明奖二等奖(2010)国家技术发明奖二等奖(2012)国家科技进步奖二等奖(2003)国家科技进步奖二等奖(2004)研究基础—科研奖项(第一完成单位)42国家技术发明奖二等奖国在Radiomics理论方法及医学应用方面发表IEEETrans系列杂志，NatureComm，NatureProtoc,PNAS，LaserPhotonicsRev等SCI国际期刊论文70余篇研究基础—发表论文方法技术系列论文生物医学应用系列论文在Radiomics理论方法及医学应用方面发表IEEETr临床影像顶级期刊Radiology临床肿瘤领域顶级期刊JCO影像处理顶级期刊IEEETMI研究基础—代表性论文在肿瘤、放射、影像处理顶级期刊上都有文章发表临床影像顶级期刊临床肿瘤领域顶级期刊JCO影像处理顶级期刊研田捷，博士，中国科学院自动化研究所研究员IEEE,SPIE,IAMBE,AIMBE,IAPRFellow2002年度国家杰出青年科学基金获得者2003年度、2004年度国家科技进步二等奖(第一完成人)2010年度、2012年度国家技术发明二等奖(第一完成人)2006，2012年两项973计划项目首席科学家实验室负责人田捷，博士，中国科学院自动化研究所研究员IEEE,SPIE徐敏高级工程师

杨凤助研杨彩云助研董迪责任组长臧亚丽助研刘振宇助研李国栋博士生宛晓南博士生沈伟博士生牟玮博士生俞冬东博士生宋江典博士生6名老师、15名研究生（8博士、7硕士）Radiomics核心成员徐敏杨凤杨彩云董迪臧亚丽刘振宇李国栋宛晓南沈伟牟合作模式（1/3）源于临床高于临床回归临床肿瘤诊疗临床问题影像组学分析方法诊疗分析预测模型筛选数据选择特征特征提取模型构建临床医院自动化所合作模式（1/3）源于临床高于临床回归临床肿瘤诊疗影像组学诊共同发表国际期刊论文合作开展临床应用联合申请科研项目合作模式国家惠民工程移动医疗专项精准医疗项目等重大项目国际主流学术期刊论文如JCO、Radiology等肿瘤放化疗效果评估肿瘤诊疗方案辅助建议合作模式（2/3）共同发表国际期刊论文合作开展临床应用联合申请科研项目合作模式合作模式（3/3）深入加强合作共创互赢平台医院多：已经合作有三十余家三甲医院医生多：实验室人员三分之一医院医生交流多：实验室年均访问医院两百人次合作模式（3/3）深入加强合作共创互赢平台医院多：已经合国家科技项目大力支持影像组学相关研究国家科技部发布了精准医学、数字诊疗装备干细胞与转化医学等一系列重点研发专项国家自然科学基金委2015年10月通过了多模分子影像与肿瘤精准成像重大研究计划国家科技项目大力支持影像组学相关研究国家科技部发布了精准医学希望得到各位专家的支持与指导！国家重大需求推动科学研究有必要：基于本团队前期成果与经验有基础：与国际研究暂处同一起跑线有机遇：利用影像组学实现精准医学有信心：结束语希望得到各位专家的支持与指导！国家重大需求推动科学研究有必要敬请批评指导！谢谢敬请批评指导！谢谢第五届华美影像论坛影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用第五届华美影像论坛

2015年9月，国家卫计委、发改委等16个部门联合印发《中国癌症防治三年行动计划（2015-2017年）》背景—国家重大需求：4项定量指标：重点地区、癌症早诊率达到50%肿瘤登记覆盖全国30%以上人口癌症防治核心知识知晓率达60%成人吸烟率下降3%

2015年9月，国家卫计委、发改委等16个部门联合印发《背景—癌症生存率无突破经过五十年的努力，癌症的五年生存期并没有得到明显的提高N=1,950,388.UpdatedMay12,2014DatafromNationalCancerInstituteofNIH(2014)%背景—癌症生存率无突破经过五十年的努力，癌症的五年生存期并没肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果我们缺乏有效的手段去全面定量评估肿瘤异质性Gerlingeretal.NEnglJMed366,883-92(2012).被引用2368次英国伦敦大学癌症研究中心CharlesSwanton,MD挑战——缺乏定量评估手段肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果Gerlinger肿瘤>5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段癌症的五年生存率没有实质性提高时空异质性影响治疗缺乏定量评估方法背景—癌症生存率无突破原因N.Engl.J.Med.2010,363(1):4-6.医疗设备方面医疗软件方面N.Engl.J.Med.2012,366,883-92.分子影像早期诊断手段影像组学定量分析方法肿瘤>5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段癌症的五年生存率时空异机遇——影像组学肿瘤大小5mm1kg左右肿瘤1~3年5~20年细胞表达生物分子异常正常基因异常开始增殖前癌病变形成癌灶出现病状死亡转移传统成像技术难以实现早期微小肿瘤成像基因技术检测早期基因异常？影像组学影像组学融合基因信息和影像多模态信息，为实现精准诊断提供了新机遇基因异常新陈代谢异常器官结构异常时间机遇——影像组学肿瘤大小5mm1kg左右肿瘤1~3年5~20影像组学（Radiomics）发展历程概念完善概念提出高通量地从MRI、PET及CT影像中提取大量高维的定量影像特征，并进行分析影像组学指高通量地提取大量描述肿瘤特性的影像特征，最初译为放射组学临床应用影像组学特征成功用于肺癌和头颈癌数据的临床预后评估，得到良好效果Nat.

Comm.2014,5:4006EJC2012,48:441-446MRI2012,30(9):1234.影像组学（Radiomics）发展历程概念完善概念提出高通量VirendraKumaretal,MagneticResonanceImaging,2012,30:1234.(被引55次)PhilippeLambin,EuropeanJournalofCancer2012;48:441-446.(被引100次)解剖结构物理组织层次代谢层次蛋白质层次转录学层次功能影像结构影像分子影像量化微环境定量异质性基因层次基因病理利用海量影像和基因病理信息全面定量肿瘤异质性癌症研究影像组学影像组学提供定量化研究手段VirendraKumaretal,Magnetic影像组学流程特征提取预测算法影像数据高维特征强度形状纹理小波其它功能影像结构影像分子影像基因病理诊疗决策肿瘤分期肿瘤分型预后分析诊疗方案合作优化提高病人生存期提高疾病早诊率减轻患者医疗负担缓解医院就诊压力推广应用影像组学利用大数据挖掘技术定量肿瘤异质性，实现精准诊疗决策，提高患者的生存期影像组学流程特征提取预测算法影像数据高维特征强度形状纹理小波国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(1/4)Aertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学通过融合影像、基因和病理信息可量化肿瘤微环境，早期定量肿瘤基因异质性基因表达影像特征病理信息数据分割特征分析预测强度形状小波纹理美国莫菲特癌症中心RobertJ.Gillies影像组学最早提出者之一国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(1/4)Aertset临床问题：临床影像信息挖掘不足肿瘤异质性很难用影像定性评估收集数据：一千多个病人完整数据788个患有非小细胞肺癌病人数据231个患有头颈部鳞癌的病人数据提取特征：四百多个关键影像特征强度：最大值、标准方差、能量等形状：紧密度、最长直径、体积等纹理：和平均、最大可能、和熵等小波：边界、自由与粘贴面积比等实验结果：影像与临床显著性相关影像组学特征可用于预测肿瘤预后Aertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(2/4)临床问题：临床影像信息挖掘不足Aertsetal.NaAertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学特征有重要预后价值：特征各向异性越强，病人存活率越低，紧密或球形肿瘤预后更好国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(3/4)Aertsetal.NatureCommunicatAertsetal.NatureCommunications,2014,5:4006.影像组学的标签与基因重要相关利用影像特征预测患者基因信息国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(4/4)Aertsetal.NatureCommunicat国际研究进展—影像-基因回路关联分析(1/2)脑胶质瘤靶向治疗所需的基因数据难以获取，穿刺活检有创且难以得到整体信息临床问题组学方法临床数据斯坦福医院MR图像121例训练、TCGA公开数据集MR和对应的基因数据144例测试提取388个影像组学特征聚类为三类，与PARADIGM算法寻找的基因回路进行关联ScienceTranslationalMedicine,2015,DOI:10.1126/scitranslmed.aaa7582

SCIIF(2015):15.843国际研究进展—影像-基因回路关联分析(1/2)脑胶质瘤靶向国际研究进展—影像-基因回路关联分析(2/2)边缘毛刺多病灶前期椭球形边缘规则边缘强化内部低信号高风险组中风险组低风险组C-KitIL6-singalingAng/Tie2-signalingC-KitFOXAPDGFRVEGFR酪氨酸激酶抑制剂

:伊马替尼

VEGFR抑制剂：贝伐单抗影像特征预后生存基因回路靶向治疗ScienceTranslationalMedicine,2015,DOI:10.1126/scitranslmed.aaa7582

SCIIF(2015):15.843国际研究进展—影像-基因回路关联分析(2/2)边缘毛刺椭球形国内最新研究—五月发表三篇影像组学论文结直肠癌JClinOncol非小细胞肺癌Radiology结直肠癌ClinCancerRes预测结直肠癌淋巴结转移术前预测结直肠癌辅助放化疗效果ClinicalCancerResearchDOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997浙大医学院邵逸夫医院预测非小细胞肺癌无进展生存率Radiologyaccepted,May,2016广东省人民医院中科院自动化所JournalofClinicalOncology

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128广东省人民医院中科院自动化所国内最新研究—五月发表三篇影像组学论文结直肠癌非小细胞肺癌结结直肠癌淋巴结转移预测(1/2)广东省人民医院与中科院自动化所合作结直肠癌淋巴结转移预测JournalofClinicalOncology,2016,

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128

SCIIF(2015):20.98结直肠癌是否合并淋巴结转移很难在术前准确确定，是否转移决定患者手术过程中是否进行淋巴结清扫，显著影响临床决策临床问题组学方法临床数据病理证实是否淋巴结转移的影像病理数据广东省人民医院326训练、200测试数据利用影像组学方法提取转移高度相关24个影像组学特征和临床指标，绘制诺模图结直肠癌淋巴结转移预测(1/2)广东省人民医院与中科院自动化融合影像特征和临床指标的影像组学标签可对结直肠癌淋巴结转移进行个性化预测，指导治疗决策预测模型诺模图结直肠癌淋巴结转移预测(2/2)JournalofClinicalOncology,2016,

DOI:10.1200/JCO.2015.65.9128

SCIIF(2015):20.98融合影像特征和临床指标的影像组学标签可对结直肠癌淋巴结转移进非小细胞肺癌生存期预测(1/2)Radiology,accepted,May,2016传统临床分期和病理对NSCLC患者无病生存期预测效果有限，需要新的预测方法临床问题组学方法临床数据有完整无病生存期随访信息的282例早期（IA–IIB期）NSCLC病例利用LASSOCox回归模型提取5个肺癌生存期相关的影像组学特征，构建预测模型广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测非小细胞肺癌生存期预测(1/2)Radiology,acc对于早期非小细胞肺癌患者，影像组学特征比临床分期和临床病理有更好的生存期预示能力K-M生存曲线列线图Radiology,accepted,May,2016非小细胞肺癌生存期预测(2/2)广东省人民医院与中科院自动化所合作非小细胞肺癌生存预测对于早期非小细胞肺癌患者，影像组学特征比K-M生存曲线列线图结直肠癌新辅助放疗效果评价(1/2)浙大医学院邵逸夫医院进行结直肠癌新辅助放疗效果预测结直肠癌新辅助放疗效果很难在治疗前进行预测，需要更准确方法指导治疗决策临床问题组学方法临床数据48例接受新辅助放疗的结直肠癌病例，包括T1/T2/DWI/DCE等MRI扫描数据利用影像组学方法提取103个多参数影像组学特征，对于新辅助放疗效果进行预测ClinCancerRes，2016，DOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997结直肠癌新辅助放疗效果评价(1/2)浙大医学院邵逸夫医院进行针对结直肠癌新辅助放疗效果评估，多参数影像组学特征比常规影像分析有更准确预测性能没有缓解结直肠癌新辅助放疗效果评价(2/2)ClinCancerRes，2016，DOI:10.1158/1078-0432.CCR-15-2997病理缓解没有缓解病理缓解常规方法影像组学针对结直肠癌新辅助放疗效果评估，多参数影没有结直肠癌新辅助放影像组学研究进展——紧跟国际研究热点预测诊断软件开发研发一套专门读取临床影像数据并自动进行分期、生存率预测和治疗方案建议的软件系统基于临床数据的分期和预测算法研究利用工科优势，开展临床数据的分期和预测算法研究，发表高影响因子学术论文一系列数据资源Radiomics资源数据库建设收集一系列格式规范、信息完整的8000例临床影像数据和基因数据，并整理成资源数据库一连串关键技术一整套影像软件一大批合作医院30余家国内医院长期合作已经与北京、长三角、珠三角、河南等地区的30余家三甲为主的医院建立长期合作关系影像组学研究进展——紧跟国际研究热点预测诊断软件开发基于临床已经超过30余家合作医院国内合作医院——北上广+中西部广东省人民医院广医一附院汕大附属肿瘤医院上海肺科医院上海长征医院哈医大四附院哈医大二附院西京医院华西医院301、协和医院天坛、佑安医院中日友好医院医科院肿瘤医院北京肿瘤医院河南省人民医院郑大一附院贵州省人民医院珠海市人民医院已经超过30余家合作医院国内合作医院——北上广+中西部广东省影像组学数据资源建立了涵盖中国三大高发癌种的多中心、多肿瘤、多模态的数据资源平台，癌症数据近万例脑脊索瘤1家合作医院200余例肺癌8家合作医院5000余例肝癌2家合作医院500余例结直肠癌2家合作医院800余例胃癌1家合作医院600余例乳腺癌1家合作医院600余例脑胶质瘤4家合作医院1100余例影像组学数据资源建立了涵盖中国三大高发癌种的多中心、多肿瘤、大量数据大数据影像组学大数据是临床问题明确、格式规范、信息完整的病人数据=影像组学数据规范大量数据大数据影像组学大数据是临床问题明确、格式规范、信息完数据格式标准DICOM格式的CT、MR、PET等数据，支持多序列数据，同一批患者数据采集序列一致单幅图像>512*512像素，数据层厚：0.625-2.5mm病理信息病理分类、TNM分期、复发转移等信息年龄、性别、是否吸烟等治疗信息药物治疗、手术治疗、放化疗、基因靶向治疗等药物用量、治疗次数、靶向药物类型等预后信息2年以上病人随访，明确肿瘤进展和死亡时间基因信息致病基因突变、相关基因回路详细参考《中国科学院分子影像重点实验室合作医院影像组学数据规范细则》影像组学数据规范数据格式标准DICOM格式的CT、MR、PET等数据，支持多肿瘤强度肿瘤纹理临床经验小波特征低维特征视觉特征高维特征一定个数三维特征经验特征复杂特征影像组学特征提取同病异症异病同症深度学习大数据挖掘定量分析肿瘤形状将低维视觉特征、高维复杂特征和临床经验特征相结合，全面分析肿瘤异质性肿瘤强度肿瘤纹理临床经验小波特征低维特征视觉特征高维特征一定简单视觉二维特征放射科医生同病异症异病同症多年临床诊断经验高维复杂三维特征影像组学定量异质性提高诊疗率数据挖掘深度学习影像组学特征选择简单视觉二维特征放射科医生同病异症多年临床高维复杂三维特征影肺结节自动分割研究LIDC公开数据集819例数据的精度为81.57%.较之于水平集方法和图割方法，精度提高14.95%(p<0.0005)和10.18%(p=0.004).3D临床问题：肺结节自动分割精度低手动分割速度慢与上海长征医院合作研究肿瘤自动分割，精度提高10%JiangdianSong,ANewAutomatedLungNoduleSegmentationAlgorithmBasedonTobogganandregiongrowing.IEEETMI,35(1):337-53,2016.分割方法对实性结节和磨玻璃结节都有效肺结节自动分割研究LIDC公开数据集819例数据的精度为81与斯坦福大学合作进行肺癌良恶性分类预测肺癌良恶性诊断对治疗方案制定有重要指导意义，常规诊断主要依靠术前穿刺活检或术后病理，缺乏术前无创定量评估方法临床问题组学方法临床数据有良恶性病理证实的国际公开肺癌数据库LIDC数据库中495良性和495恶性肺结节采用基于深度机器学习的影像组学方法进行肺癌良恶性二分类的预测分析WeiShen,Multi-scaleLungNoduleClassificationMethodUsingCNN,accepted,2016,PR基于深度学习的肺癌良恶性预测(1/2)与斯坦福大学合作进行肺癌良恶性分类预测肺癌良恶性诊断对治疗方深度机器学习对肺结节多尺度分类精度达83%基于深度学习的肺癌良恶性预测(2/2)尺度0120+10+21+20+1+2良恶性分类精度76.36%79.49%82.12%80.90%81.41%80.81%83.23%基于LIDC数据库495良性和495恶性肺结节，采用10倍交叉验证法卷积神经网络深度机器学习人工智能黑盒子多尺度输入良恶分类WeiShen,Multi-scaleLungNoduleClassificationMethodUsingCNN,accepted,2016,PR深度机器学习对肺结节多尺度分类精度达83%基于深度学习的肺癌在中国科学院STS项目支持下研发肺癌影像组学预测软件数据显示区预测结果实时进度运行记录操作区软件进展—肺癌预测软件研发(1/5)在中国科学院STS项目支持下数据显示区预测结果实时进度运行记软件进展—肺癌预测软件研发(2/5)软件可以进行肿瘤良恶性预测，为临床诊断提供第二意见TNM分期良恶性生存期治疗方案病人打分机制：

>60分预后良好，可推荐手术治疗、放化疗等

<60分预后较差，建议保守治疗、靶向治疗等软件进展—肺癌预测软件研发(2/5)软件可以进行肿瘤良恶性预可实现肿瘤的自动分割和592个特征的提取肿瘤分割结果软件进展—肺癌预测软件研发(3/5)可实现肿瘤的自动分割和592个特征的提取肿瘤分割结果软件进展恶性肿瘤例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(4/5)恶性肿瘤例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(5/5)良性磨玻璃伪影(GGO)例子N分期良恶性生存期治疗方案软件进展—肺癌预测软件研发(5/5影像组学预测软件推广思路—借助STS项目影像大数据资源平台影像组学辅助诊断研究所、高校三甲医院区级医院技术支持资源支撑提出需求专家经验提出需求专家经验信息共享，远程会诊评估预测

辅助诊断评估预测

辅助诊断数据和特征入库数据和特征入库影像组