Page 229 - 磁共振成像2024年7期电子刊

综 述｜｜Reviews 磁共振成像 2024年7月第15卷第7期 Chin J Magn Reson Imaging, Jul, 2024, Vol. 15, No. 7

在提高卵巢癌的诊断和治疗水平，为患者提供更准 症状，大多数患者确诊时已处于晚期。经评估可能
确、更有效的诊疗方案，为卵巢癌的临床诊疗提供新 实现满意减瘤的患者可直接手术，称为初次减瘤手
的思路和方法。 术（primary debulking surgery, PDS）。对于全身治疗
效果较差的患者，手术也有助于减轻肿瘤负荷。若评
1 影像组学概述 估为难以实现满意减瘤者需在取得病理结果后先行新
[8]
影像组学在 2012 年由荷兰学者 LAMBIN 等 提 辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NACT），再行间
出，影像组学通过自动或半自动软件对海量医学图 隔减瘤手术（interval debulking surgery, IDS） 。
[5, 18]
像数据进行定量分析，从中提取基于成像特征的可 化疗分为 NACT 和术后维持性化疗，常规化疗
量化信息，这些成像特征可以是直方图、纹理、模型、 给药方式为静脉滴注，部分患者可选择腹腔内化疗
[9]
变换及形状 。虽然影像科医生可以利用影像学特 （intraperitoneal chemotherapy, IPEC） 。多数卵巢癌
[19]
征对图像进行分类，但一些早期微观变化难以被人 患者对铂化疗有良好反应，接受铂类化疗后可得到
[10]
眼观察到，AI 的兴起推动了影像组学的发展 。机 临床缓解，但患者复发概率也较高，临床工作中常见
器学习（machine learning, ML）是 AI 的一个重要分 铂类化疗耐药。接受铂类化疗 6 个月内出现复发的
支，ML 主要包括逻辑回归、人工神经网络（artificial 患者定义为铂类化疗耐药 ，卵巢癌复发的诊断要求
[20]
neural networks, ANNs）、支持向量机（support vector 达到以下两种或两种以上条件：（1）血清糖类抗原
machine, SVM）、深度学习（deep learning, DL）以及卷 125（carbohydrate antigen 125, CA125）水 平 异 常 升
[11]
积神经网络（convolutional neural networks, CNNs） 。 高；（2）影像学检查显示复发；（3）出现腹腔积液和/或
影像组学流程为六个步骤 [12-13] ：（1）规划，即进行临床 胸腔积液；（4）妇科检查发现肿块或发生不明原因肠
[21]
问题的识别与研究设计；（2）图像采集；（3）图像预处 梗阻 。
理和图像分割；（4）影像学特征提取；（5）影像组学模 随着医学影像技术的快速发展，影像组学在肿
型构建；（6）影像组学模型性能评估与验证。 瘤精准医疗时代展现出巨大的潜力和价值。影像组
影像基因组学是将影像组学的成像数据与基因 学模型可以结合临床数据、病理结果等信息，在卵巢
组学联系在一起的研究方式，近年来其他生物学参 癌诊断和治疗效果评估中显现出良好应用价值，为
[14]
数 也更广泛地参与到影像基因组学的研究中。影 卵巢癌的精准医疗提供了新的思路和方法。
像基因组学最早并且最主要应用于恶性肿瘤领域。
基因突变不仅是癌症致病原因，在化疗效果与复发 3 影像组学与影像基因组学在卵巢癌治疗及预后
中的作用也得到证实，肿瘤内蛋白质表达的主要差 的研究进展
[8]
异可与影像组学特征相关 。因此，影像组学通过非 影像学检查有助于术前临床分期、疗效评估及
侵入性手段预测肿瘤基因组的变化，可能会使癌症 随诊监测复发和进展。TVS 是常规观察附件和子宫
患者在预测风险、提供治疗方案、预后效果评估以及 的成像方式，对 CA125 异常者进行补充 TVS 可以对
[4]
生存期预测等方面受益。 更多的早期癌症和边缘肿瘤进行诊断 。CT可以观察
卵巢癌患者肿瘤的大小、位置、腹膜及淋巴结情况。
2 卵巢癌临床治疗现状 MRI具有良好的软组织分辨率，常应用于卵巢癌的定
上皮性卵巢癌（epithelial ovarian cancer, EOC）占 性诊断中，在肿瘤的分期、指导手术切除以及进行生存
[22]
卵巢癌的 80% ，其中又分为生物学较惰性的Ⅰ型和 期预测等方面体现出较高价值 。正电子发射计算机
[15]
侵袭性较高的Ⅱ型。Ⅰ型 EOC包括低级别浆液性癌 体 层 成 像（positron emission tomography-computed
（low grade serous ovarian cancer, LGSOC）、黏 液 性 tomography, PET-CT）可反映病灶代谢状态，在卵巢
癌、子宫内膜样癌和透明细胞癌，Ⅱ型 EOC包括高级 癌复发与转移的监测中具有优势，但由于其成本高、
别 浆 液 性 癌（high grade serous ovarian cancer, 辐射大，常不作为常规检查。
HGSOC）、癌性肉瘤和未分化组织型癌 [4, 16] 。Ⅰ型癌 3.1 影像组学与影像基因组学在卵巢癌术前预测方
通常生长缓慢，通过成像手段可以有效检出早期病 面的应用
变，早期手术切除有效，而表现出对常规化疗不敏 卵巢癌的术前预测一直是医学研究的热点，特
感。Ⅱ型癌如 HGSOC 生长迅速，被检出时常已扩 别是在腹膜转移（peritoneal metastases, PM）的预测
散，需要更积极的手术治疗，常规铂类化疗有效，但 中，其准确性对于手术方案的制订和患者预后至关
[17]
总体预后较差 。 重要。近年来，多项研究借助影像组学和 ML 技术，
[23]
手术是卵巢癌治疗的首选方法，手术的目的是 对卵巢癌术前预测进行了深入探讨。蔚晓玉等 回顾
实现无残留病灶（R0）。对于ⅠA、ⅠB 期 EOC 患者， 性纳入86例EOC患者，全部患者均接受全子宫切除术
手术治疗后往往可以获得较好的预后 。但不幸的 加网膜切除术。从术前 FS-T2WI、DWI 和 DCE-MRI
[2]
是，由于卵巢癌患者多表现为腹痛腹胀等非特异性 图像中提取并选择与 PM 相关的特征，分别构建模型

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