基于MRI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌脉管浸润的研究

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基于MRI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌脉管浸润的研究

发布日期：2025-03-07 14:12 点击次数：167

目前，结直肠癌新发病例年居恶性肿瘤的第三位，且其死亡病例在所有癌症中排名第二。结直肠癌患者的5年生存率与病变范围密切相关，病变局限于原位时的生存率高达90%，当伴有局部或远处转移时，其生存率则降至71%及14%。在结直肠癌的发展过程中，脉管浸润（lymphovascular invasion, LVI）是肿瘤细胞转移的关键环节，LVI阳性不仅是术后复发的高危因素，还是影响预后的独立危险因素。因此，术前准确评估LVI状态对优化患者的个体化治疗方案具有重要意义。

当前，CT和MRI是术前评估结直肠癌的主要影像学工具。CT在病变的广度和转移评估上有一定价值，但其软组织分辨率的不足限制了对LVI的检测。相比之下，MRI以其更高的软组织分辨率成为直肠癌患者无创性检查的首选。尽管高分辨率MRI能够较好评估较大的壁外血管侵犯，但是对于早期、管径较小的壁内血管浸润的检出则敏感度不足。

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近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，影像组学和深度学习在医疗影像中的应用，为提高结直肠癌诊断的精确性提供了新的契机。影像组学通过提取影像中的定量特征，开辟了疾病诊断和预后评估的新视角，而深度学习，特别是卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），在特征提取和分类中表现更为出色。影像组学及深度学习在直肠癌相关研究中应用也越来越广泛。然而，当前在直肠癌LVI预测中的研究还存在局限性。LIN等通过MRI影像组学构建列线图预测直肠癌T分期，虽然取得了不错的效果，但未能充分解决LVI的预测。JIANG等开发了一种基于MRI的深度学习模型预测生存率，但其在不同数据集上的表现差异表明模型的泛化能力有待提升。LIU等利用多参数MRI构建深度迁移学习模型预测远处转移风险，展示了该方法的潜力，但在LVI的预测上仍有拓展空间。

迁移学习借鉴了人类将已经掌握的知识应用到新环境的能力，特别在深度学习领域中表现尤为突出。这种方法通常涉及将一个在大规模数据集上预训练好的模型，应用于数据量较小的新任务上，尤其适用于标注数据稀缺的场景。皖南医学院第一附属医院（弋矶山医院）放射科翟建教授团队此次研究创新性地结合深度迁移学习和传统影像组学特征，从横轴位高分辨T2WI图像中提取肿瘤的定量特征并结合多种机器学习算法，构建直肠癌术前LVI的预测模型，为临床提供了一种高效、无创的LVI状态的预测工具。

该项目受到安徽省教育厅省级质量工程项目(2023xjzlts057)皖南医学院校级重点研究项目科研基金(WK2023ZZD09)皖南医学院校级中青年项目科研基金(WK2023ZQNZ53)的资助。

【袁权, 吴树剑, 范莉芳, 等. 基于MRI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌脉管浸润的研究[J]. 磁共振成像, 2025, 16(1): 54-60.

DOI： 10.12015/issn.1674-8034.2025.01.009】

（作者：袁权，吴树剑，范莉芳，翟建）

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翟建，主任医师，教授，硕士生导师。皖南医学院第一附属医院（弋矶山医院）放射科质控主任，规培基地主任，医学影像学教研室主任。

专业特长：CT及MRI放射诊断，尤其擅长中枢及腹部MRI诊断。

社会兼职：安徽省“十三五”临床重点专科（医学影像科）负责人，省住院医师规范化培训医技组组长，中国老年医学学会放射学分会第一届委员，省全科医学会骨质疏松和骨矿盐疾病分会主任委员，中国医师协会放射医师分会教学技术组委员，省医师协会放射医师分会副主任委员，《皖南医学院学报》及《中国CT和MRI杂志》编委。

获得基金项目资助情况：主持省级课题1项，教育厅课题2项，卫生厅课题2项，芜湖市市级课题1项，省高等学校省级质量工程项目1项，皖南医学院教学质量与教学改革工程1项。

获得奖项/荣誉：弋矶山医院科学技术三等奖1项，省社会科学奖三等奖1项，省全科医学科技奖三等奖1项，国家级一流本科课程1项（排名第二），皖南医学院优秀教师，省放射医师分会住院医师规范化培训优秀基地主任，弋矶山医院优秀住培基地主任。

学术成果：以第一作者或通讯作者先后发表学术论文60余篇，其中SCI期刊论文4篇；主编专著1部，副主编专著1部，参编教材2部。