超声影像组学在乳腺癌中应用的研究进展

超声影像组学在乳腺癌中应用的研究进展

李伟伟

莱阳市妇幼保健院 山东省莱阳市 265200

摘要：乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，且死亡率高，早发现、早治疗对患者的预后至关重要。超声影像组学是新兴的计算机辅助技术之一，通过自动算法从感兴趣区提取大量的图像信息，并将这些信息用于临床决策支持。近年来超声影像组学已应用于乳腺癌诊断、分子分型等多个方面的研究发展作一综述。

关键词: 乳腺癌；影像；疗效评估

一、影像组学的研究流程与特征分类

流程一般包括以下5个步骤：（1）标准影像获取，可以是各种影像医学图像；（2）勾画病灶 ROI，可以是原发灶、转移的淋巴结或转移灶，勾画方法分人工勾划、半自动勾划、全自动勾划3类；（3）定量影像组学特征提取；（4）临床意义分析和预测模型的建立：将数据分为控制组和测试组，在控制组中，使用统计学方法、机器学习方法等，探索影像组学的特征与临床问题之间的相关性，并建立诊断或预测模型，再使用测试组对模型进行验证；（5）模型的应用，包含定性诊断、预测等。

根据所采用的计算方法和数学意义，可供提取的影像特征可分为4大类。（1）形态特征：形态特征描述肿瘤的形状、表面积、体积、表面积与体积比、质量等信息。（2）统计学特征：一维统计学特征即直方图特征，反映ROI 内像素值的幅度和频度特征，包括平均值、中位数、标准差、熵、不均匀性、变异度等。高维统计学特征即纹理特征，可以描述相邻像素问度灰度变化的特点。与直方图特征相比，纹理特征的优势在于保留了肿瘤的空间特征。（3）亚区域特征：体现肿瘤内有多少个不同的亚区域，及每个亚区域出现的频率。与纹理特征相比，亚区域特征能真正地跨区域对肿瘤亚区的异质性进行定量计算。（4）基于模型的特征（model-based features）：基于模型的特征是使用复杂的数学模型如分形分析表示纹理。分形改建法（fractal alteration）可在不同维度上反映一个物体的形状复杂度。其优点在于抗噪声能力强，稳定性高，可对同一患者进行跟踪观察。

二、超声影像组学特征在乳腺癌中的应用

1. 诊断

乳腺X线摄影及超声是筛查乳腺疾病最常用的手段，但由于乳腺X线摄影阴性预测值较低且中国女性多为致密型乳腺，超声已成为乳腺检查首选。尽管乳腺超声检查的有效性已被认识，但由于良恶性肿瘤的超声特征具有较大重合性且超声图像的解释受到扫描技术和主观因素影响，因此在筛查方面仍存在争议。影像组学的定量分析可以提供更多肉眼无法获取、客观的信息，从而提高诊断准确度。目前已有大量研究证实超声影像组学可以提高乳腺肿块良恶性的鉴别能力。由于三阴性乳腺癌在超声图像上常常呈现良性表现，易误诊为纤维腺瘤等良性病变，Lee等分析了三阴性乳腺癌和纤维腺瘤的超声图像，筛选出的超声纹理特征两组间差异有统计学意义，可用于鉴别三阴性乳腺癌及纤维腺瘤。Chen等提出了一种基于形状特征分析的计算机辅助系统，证实形态学特征可用于鉴别乳腺肿块良恶性。Chang等利用SVM选取6个形态特征对乳腺肿瘤超声图像进行分类，分类准确度达90.95%，曲线下面积（area under curve，AUC）为0.946 7。Antropova等开发了深度学习和传统计算机辅助技术的系统鉴别乳腺肿块良恶性，应用于常规超声图像时AUC达到0.90。

2. 影像组学与乳腺癌化疗疗效评价

化疗是乳腺癌常用治疗方法之一，尤其是手术前ＮＡＣ，可使更多不能手术的患者获得手术治疗机会，提高保乳率，降低复发转移风险，并可评估药物疗效，指导患者后续治疗的选择。对乳腺癌疗效进行早期和有效评估对患者生存及预后有重要意义。目前，临床常用彩色多普勒超声及乳腺ＭＲＩ等影像学方法评估乳腺癌化疗疗效 。因此，通过影像组学预测化疗疗效将对乳腺癌的临床治疗有指导意义。

3. 预测乳腺癌激素受体表达

乳腺癌常用的生物学标志物有雌激素受体（estrogenreceptor，ER）、孕激素受体（progesteronereceptor，PR）、表皮生长因子受体-2 （human epidermal growth factor receptor 2，HER-2）及Ki-67等。基于这些标志物的状态，乳腺癌可分为不同的亚型，即：Luminal A 型、Luminal B 型、HER-2阴性型、HER-2 阳性型、基底样型 / 三阴性型及其他特殊类型乳腺癌。乳腺癌的分子分型对治疗方案的选择及患者的预后有重大意义。但是取得分子分型依赖病理学检查，该检查有创且具有滞后性；因此，能否通过影像学方法对乳腺癌的分子分型早期定性成为近年来的研究热点。

为此，有部分研究者从一个或两个受体着手进行了研究。刘桐桐等利用影像组学的方法预测乳腺肿瘤分子标记物 ER，他们对 104 例临床乳腺肿瘤超声图像数据进行实验，结果表明超声影像组学对乳腺癌分子标记物 ER 的预测准确性最高可达到 75.96%。李佳伟等探讨超声影像组学定量特征对浸润性乳腺癌激素受体表达的预测价值，回顾性分析 204 例浸润性乳腺癌患者的术前超声图像及术后病理结果，定量分析选出 54 个定量特征，对激素受体表达具有较高准确性（准确性 67.7%，AUC=73.2%）。此外，边缘、内部回声、后方回声及钙化等定量特征在激素受体阳性与阴性组之间，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。超声影像组学定量特征分析降低了传统超声影像的主观性，在预测浸润性乳腺癌激素受体表达方面具有较大优势，其在提高超声影像学特征对乳腺癌精准诊断及生物学行为预测方面的价值仍需进一步研究。

三、挑战与展望

影像组学研究的过程中，影像特征的可重复性、稳定性十分重要。超声影像组学在乳腺癌应用中存在与其他影像组学一样的共性问题，如图像标准化、病灶勾画的操作者依赖性等。超声图像的获取不同于放射图像断层扫描，其具有更多的操作者依赖性，标准化更难，比如对于一个肿块的最大纵断面的图片存取，就存在很大的主观性，这也是目前超声影像组学研究比放射影像组学起步晚、研究少的一个重要原因。扫描设备、重复扫描、ROI的分割方式、特征提取等众多因素都会对影像特征稳定性造成影响。 因此需要建立标准的图像获取与处理流程，高效率且精准稳定的分割方法，统一的特征提取方法，在每个环节把控相关技术以期获得稳定的影像组学特征，在后续临床研究分析、建模中将会得到更精确的结果。

结束语：目前影像组学的研究仍处于临床前期，过程中的诸多细节有待进一步研究改进。（１）不同厂家的影像设备在图像的获取、计算方法重建及参数设置上均存在差异，缺乏统一标准；（２）对肿瘤范围的确定为手动勾画，不同操作者对影像组学特征的测量有一定误差和偏倚；（３）对乳腺影像组学的研究多为单中心小样本的回顾性研究，因此，需开展多中心、大样本的前瞻性研究为影像组学的临床应用提供可靠依据。

参考文献：

［1］刘桐桐,李佳伟,胡雨舟,等.基于影像组学预测乳腺癌雌激素受体表达情况的可行性分析[J].生物医学工程学杂志, 2020,34(4):597-601.

［2］李佳伟,时兆婷,郭翌,等.超声影像组学对浸润性乳腺癌激素受体表达预测价值的探索性研究 [J]. 肿瘤影像学, 2020, 26(2): 128-135.

［3］李佳伟,方舟,周瑾,等.浸润性三阴性乳腺癌超声影像组学特征与肿瘤生物学特性的关系研究[J].中华超声影像学杂志 , 2020,28(2): 137-143.

［4］孙梅,严传波,张雨,等 . 数据挖掘算法对乳腺肿瘤超声图像特征的优化及良恶性分类研究 [J]. 科技通报 , 2020, 33(10): 67-72.