广州医药 ›› 2024, Vol. 55 ›› Issue (3): 221-230.DOI: 10.3969/j.issn.1000-8535.2024.03.002

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MRI影像组学在胶质瘤术前分级预测中的研究进展

梁芳蓉, 杨蕊梦   

  1. 广州市第一人民医院放射科,华南理工大学附属第二医院放射科(广东广州 510180)
  • 收稿日期:2023-11-01 出版日期:2024-03-20 发布日期:2024-04-12
  • 通讯作者: 杨蕊梦,E-mail:eyruimengyang@scut.edu.cn
  • 作者简介:杨蕊梦 医学博士,主任医师,博士研究生导师,华南理工大学附属第二医院(广州市第一人民医院)放射科副主任,美国圣路易斯华盛顿大学医学院及暨南大学临床医学博士后; 获“广东省杰出青年医学人才”、“广州市医学重点人才”、“广州市医学骨干人才”、“广州市青年后备人才”等荣誉称号; 担任《中华放射学杂志》、《南方医科大学学报》、European Radiology、Acta Biomaterialia等杂志审稿专家,《广州医药》杂志编委; 主持国家自然科学基金3项,广州市重点实验室建设项目1项,省市级项目7项; 研究方向为恶性肿瘤分子-智能影像及磁共振新技术研究,以第一作者或通信作者发表SCI收录论文30余篇,申请并获授权国家发明专利11项; 担任中华医学会放射学分会青年学组委员、磁共振学组Youth Club成员、中国研究型医院学会磁共振专业委员会委员、广东省医学会放射医学分会委员、秘书兼磁共振学组副组长、广东省医师协会放射科医师分会委员兼泌尿生殖学组副组长
  • 基金资助:
    国家自然科学基金面上项目(82371908,81971574); 广东省自然科学基金面上项目(2024A1515012177); 广州市重点实验室建设项目(202201020376); 广东省基础与应用基础研究基金企业联合基金-面上项目(2021A1515220060)

Advancement in MRI radiomics for preoperative glioma grading prediction

LIANG Fangrong, YANG Ruimeng   

  1. Department of Radiology,Guangzhou First People's Hospital,the Second Affiliated Hospital of South China University of Technology,Guangzhou 510180,China
  • Received:2023-11-01 Online:2024-03-20 Published:2024-04-12

摘要: 胶质瘤是颅内最常见的原发性恶性肿瘤,其分级对患者治疗方式的选择和预后至关重要。尽管目前组织病理学仍是其最为可靠的分级手段,但需通过有创性手术以获取组织样本,存在一定的风险。相较之下,磁共振成像(MRI)作为一种非侵入性影像诊断工具,在胶质瘤分级中发挥着不可或缺的作用。然而,传统MRI评估受限于医师个体主观性强和可重复性差的问题,一定程度上影响了准确的分级结果。近年来,影像组学技术的崭露头角为解决上述难题开辟了新视角,通过高通量提取影像数据特征捕捉并量化肿瘤的影像学表现,避免因主观因素而导致的不确定性,协助医师更准确地评估肿瘤的恶性程度。本文对近五年来MRI影像组学在胶质瘤术前分级预测方面的相关研究进行了简要综述,旨在为相关领域研究者提供有益的参考和借鉴,以推动MRI影像组学在临床实践中的应用。

关键词: 胶质瘤, 术前分级, 磁共振成像, 影像组学

Abstract: Glioma is the most common primary malignant brain tumor,and its grading is crucial for treatment decisions and prognosis.Currently,histopathology remains the gold standard for grading,but it requires invasive procedures and carries inherent risks.In contrast,magnetic resonance imaging(MRI),a non-invasive diagnostic tool,plays an indispensable role in glioma grading.However,traditional MRI assessment is hampered by interobserver subjectivity and limited repeatability,which compromise grading accuracy.In recent years,radiomics,a burgeoning field,has offered a promising solution to address these challenges.By extracting high-dimensional imaging data features,radiomics enables the quantification of tumor radiological characteristics and elimination of subjectivity-related discrepancies.This technology assists clinicians in more precisely assessing the malignancy of gliomas.This article summarizes relevant studies in the past five years on the application of MRI radiomics in preoperative glioma grading,aiming to provide valuable insights and guidance to researchers in the field and promote the clinician implementation of MRI radiomics.

Key words: glioma, preoperative grading, magnetic resonance imaging, radiomics