鉛屏風廠家談PET影像組學的挑戰(zhàn)與前景（一）

2020-05-10

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PET影像組學的挑戰(zhàn)與前景（一）

雖然認識了紋理參數和體積之間的關系，與其他組學參數的關系，如SUV，也很常見(41)。這可能與用類似的數學算法獲得特征有關，導致冗余，也可能因為潛在生物過程的存在會影響至少1個以上特征，這些特征可能互補。大于等于32bin時SUV和紋理特征間的關系可以減小到很低(41)。然而，除了報道紋理特征和標準參數(如SUV 或 MV)之間的關系，還需要運用多因素分析或者通過機器學習技術進行更復雜的統計學方法，可能會更好的理解或消除參數相關性和冗余帶來的影響(17, 44, 45)。

在需要進行一系列測量的研究中，決定使用哪種紋理特征的重要因素取決于可重復性或重測性能。

據報道，源自18F-FDG PET的多個參數具有與SUV相同的可重復性（平均百分比差異~5％），包括多個局部（例如二階熵）和區(qū)域異質性參數，這些參數在一項使用食管癌18F-FDG PET數據進行的研究中描述了均質區(qū)域的強度和大小的變化（43）。在更進一步的研究中顯示， NSCLC數據中105個放射組學特征（強度，形狀和紋理）中的63個，組內相關性＞0.9（46）。很少有參數能夠全面的描述所有技術因素，尤其是量化和重構算法，其分割和平滑效果的影響較小或可變，但可測量(34, 38-40, 43, 47, 48)。

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