影像组学在急性胰腺炎中的研究现状及进展

Research Status and Progress of Imaging Radiomics in Acute Pancreatitis

摘要: 急性胰腺炎(Acute Pancreatitis, AP)的发生率逐步升高，对于其病情发展趋势及严重程度做出准确判断，是目前临床待解决的问题。然而，传统影像学检查手段对于AP的诊断具有一定的滞后性，随着影像组学的发展，它能够定量分析医学影像图像，分析肉眼不能识别的数据，从而预测AP的严重程度、复发、相关并发症。因此，将影像组学运用到AP及其相关诊断中，以提高临床对AP的诊断能力，并且在预测其发展趋势方面为临床提供新的研究方向。本文就影像组学在AP中的研究现状及进展进行系统综述。

Abstract: The incidence of acute pancreatitis (AP) is gradually increasing, and the accurate judgment of its development and severity is a clinical problem to be solved. However, traditional imaging methods have a certain lag in the diagnosis of AP. With the development of imaging histology, it can quanti-tatively analyze medical images and analyze data that cannot be identified by the naked eye, so as to predict the severity, recurrence, and complications related to AP. Therefore, the application of imaging histology to AP and its related diagnosis is needed to improve the clinical diagnosis of AP and to provide new research directions for the clinic in predicting its development trend. This arti-cle provides a systematic review of the current status and progress of imaging radiomics research in AP.

1. 概述

AP是消化系统常见的住院疾病之一 [1] [2] ，是由于各种原因引起胰酶的异常激活，炎症因子释放及级联效应导致胰腺炎症的发生 [3] [4] 。且其发病率逐年增加 [5] [6] ，但由于AP 的严重程度往往与淀粉酶、脂肪酶升高的水平不成比例且病程变化通常较胰腺形态学变化发展快，在症状出现后至少2~3天为常规影像检查手段的最佳时间 [7] 。因此，病情的严重程度可能会被传统影像学手段低估，不能对AP的严重程度做出及时准确地判断 [8] 。随着影像组学的发展，它能高通量地获得大量的定量图像特征，主要是通过从医学影像图像中提取大量宏观或者微观的纹理特征，然后对其进行分析，最终获得用于反映肉眼无法看到的影像信息 [9] 。因此，影像组学可以作为一种有效工具，能够对于AP及严重程度进行及时准确地诊断。

2. 影像组学的简介

2.1. 影像组学的概念

影像组学是计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis, CAD)的范畴之一，它的概念是由2012年荷兰学者Lambin P等 [10] 首次提出，主要是通过从CT、MR或PET图像中提取大量宏观或者微观的纹理特征，然后对其进行分析，即将数字医学图像转换为可开采的高维数据，这一过程称为影像组学。他的目的是通过定量分析，以反映医学影像图像中一些潜在病理生理学信息 [11] ，最终获得用于反映肉眼无法看到的影像信息。

2.2. 影像组学的工作流程

包括以下方面：① 图像采集 [12] ：尽可能获得最真实的图像。② 图像分割 [13] ：即感兴趣区(region of interest, ROI)的分割；③ 特征提取 [14] ：包括表面积、体积等形态特征。④ 特征选择 [12] ：目的是获得最优特征；⑤ 建立模型与分析结果 [15] 。

3. MRI影像组学在AP中的应用

3.1. 预测AP的严重程度

AP是一种复杂的疾病，病程多变，通常很难预测其病程及预后 [16] [17] ，AP可根据其临床严重程度分为轻、中重三类 [18] ，其中轻、中度急性胰腺炎预后相对较好，而重度急性胰腺炎是胰腺炎中较为严重的一种，死亡率高达30% [19] 。因此，在早期阶段确定哪些患者会发展为SAP对患者和临床医生都是有益的。

范等 [20] 人从104名AP患者图像每个序列图像各获得1316个纹理特征，最后选出最优特征分别基于平扫、增强三期及四期联合序列构建的Logistic 回归模型在训练组中的曲线下面积(AUC)分别为0.83、0.84、0.78、0.86、0.85，在验证组中分别为0.76、0.79、0.79、0.84、0.78；基于延迟期的12个最佳特征构建的随机森林(RF)和支持向量机(SVM)模型在训练组中的AUC分别为0.78、0.84，在验证组中的AUC分别为0.72、0.77。最终得出对于早期AP患者病情进展预测效能最高的是延迟期CT图像的影像组学特征构建的LR模型预测。他们的另一项研究 [21] 显示，基于胰周脂肪间隙的CT影像组学模型明显优于临床模型，对于预测早期AP患者病情进展具有较高的诊断效能。

Zhao等 [22] 人回顾性分析215例首发AP患者，其中训练组141例，试验组74例，基于胰腺和胰周区域的门静脉相图像提取放射组学特征，降维后选出13个最佳放射组学特征用于LR (logistic regression, LR)模型构建。放射组学(LR)模型在训练组的AUC为0.992，在验证组的AUC为0.965，在测试组的AUC为0.894。敏感性为0.862，特异性为0.800，准确性为0.824。基于13个放射组学特征的形态图显示，当总分大于124时，SAP将被预测，因此基于胰腺和胰腺周围区域增强CT图像的放射组学模型在早期预测AP严重程度方面表现良好。同样，陈等 [23] 人回顾性分析初次CT平扫及增强三期扫描急性胰腺炎患者的图像。最终得出基于增强CT影像图像构建三期联合的随机森林(RF)模型，对急性胰腺炎严重性的预测效能预测效能较好。

另外，Lin等 [24] 人首次研究了对比增强MRI的放射模型，也得到了同样的结果，他们建立的影像组学模型对于区分轻度和中重度AP病人的诊断准确度分别达到85.6%、81.0%。由此得出，基于增强MRI的放射特征可以反映AP早期不同严重程度之间的实质差异，对AP严重程度的早期预测具有良好的性能。

AP病程复杂多变，早期发现严重急性胰腺炎是降低死亡率和改善预后的关键，影像组学对于急性胰腺炎严重程度有着较好的预测效能，能够早期预测AP的严重程度对指导治疗、改善患者预后具有重要意义。防止SAP的发展，并最终挽救患者的生命。

3.2. 预测AP的复发

复发性急性胰腺(Recurrent acute pancreatitis, RAP)是指它是被定义为两次或两次以上急性胰腺炎的离散发作 [25] 。由于AP受治疗水平的限制，约有10%~30%患者发生RAP [26] ，10%的IAP患者和36%的RAP患者发展为慢性胰腺炎(Chronic Pancreatitis, CP) [27] ，而CP是一种晚期不可逆的疾病，常伴有外分泌胰腺功能不全、胰腺炎后糖尿病、骨质疏松等后遗症 [13] ，另一项研究还报告，CP可能会增加患者患胰腺癌(Pancreatic Cancer, PC)的风险 [28] 。因此，预防急性胰腺炎复发是防止急性胰腺炎发展为CP甚至PC的关键 [29] [30] 。

Chen等 [31] 人基于389例首发AP患者CT动脉期和静脉期图像进行了研究，从整个胰腺实质的ROI中提取412个辐射特征，最后选择10个特征建立预测模型。在训练组放射模型预测RAP患者的敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、准确性和AUC分别为86.7%、87.6%、89.7%、84.1%、87.1%和0.941%，验证队组放射性模型预测RAP患者的相同诊断指标分别为83.8%、97.7%、98.4%、78.2%、89.0%和0.929%。由此得出：基于CECT的辐射模型在RAP的早期预测中显示出良好的价值。在另一项类似的研究中，Tang等 [32] 的研究也证实了相同的结果，基于增强MRI动脉晚期图像提取影像组学特征，建立多元logistic回归模型，最终得出基于增强MRI动脉晚期图像的影像组学模型对AP复发有良好的定量预测能力，可为RAP的防治提供参考。

另外，Hu等 [33] 收集了190例急性胰腺炎(AP)患者的T2WI图像，从中提取1353例AP患者的放射特征，最终基于信息测度Corr1、信息测度Corr2、平均宽度、峰度这四个最优特征，建立了放射模型和组合模型。结果显示训练组和验证组放射性模型的AUC分别为0.804和0.788，训练组和验证组的组合模型AUC分别为0.833和0.799，训练组和验证组的临床模型AUC分别为0.677和0.572。由此得出基于磁共振T2WI的影像学特征可以有效地预测AP复发，而影像学模型和联合模型可以为预测急性胰腺炎复发提供新的方向。

急性胰腺炎反复发作会增加患胰腺癌的发生率，因此应用影像组学早期预测及时发现那些患者具有复发的倾向，临床及时给予有效的干预措施，能够有效预防急性胰腺炎的复发，提高患者的预后。

3.3. 预测AP相关并发症

普遍研究者认为大部分AP是一种自限性疾病，但仍然会有20%的病人出现新发并发症 [34] 。Iranmahbook等 [35] 分析了41例急性胰腺炎患者全胰腺表观扩散系数(ADC)直方图，评估与急性胰腺炎相关的任何新并发症(新的局部积液、胰腺坏死、静脉血栓或动脉假性动脉瘤)。结果显示有新并发症的患者0~10百分位ADC偏高、10~25百分位ADC较高，偏度有较低的趋势，峰度更高(p = 0.065~0.095)。常规平均ADC值与新并发症无关(p = 0.023)，峰度在预测新并发症方面具有最高敏感性和特异度。由此得出，全胰腺直方图ADC指标有助于急性胰腺炎的早期管理。

胰腺外坏死(Extrapancreatic Necrosis, EXPN)是指出现明确的胰腺外脂肪坏死和液化成分，包括EXPN单独和合并坏死，这占坏死性胰腺炎病例的大多数(95%以上) [36] ，由此看来，AP严重程度与EXPN的发展紧密相关。因此早期发现胰腺外坏死有助于改善患者预后。

Zhou等 [37] 人回顾性收集了135名AP的患者，其中包括67名EXPN患者，从胰腺外集合的T2加权图像和胰腺实质的动脉期晚期图像中提取放射学特征，降维后的最优特征进行放射建模，对于临床模型、MR严重程度指数评分和MRI上的胰腺外炎症进行分析。其结果显示，这两个影像组学模型在训练组中预测早期胰周坏死的准确度均优于临床模型和常规影像学评分。本研究表明，与一些现有的临床模型和放射学评分系统相比，基于T2WI胰周采集和晚期动脉期胰腺实质的MRI放射模型可能能够在早期准确预测AP患者的EXPN。

4. 总结与展望

为了实现个性化和精准的治疗，影像组学通过从影像图像中提取纹理特征，然后采用统计学方法建立用于疾病诊断、预后预测、疗效评价的模型，以指导治疗方式的选择 [38] 。影像组学的概念是由Lambin P等人于2012年第一次提出，此后影像组学的研究已广泛应用于多种肿瘤性病变(如肝癌 [39] 、胶质瘤 [40] [41] 、胰腺肿瘤 [42] [43] 等)。因此，影像组学能够很好的预测AP的发展变化，能及时、有效地为临床提供可靠的依据，以便临床医师采取合理的干预措施，以提高患者的预后。由此看来，影像组学在AP中的研究具有非常广阔的前景。

但是目前在影像组学方面的研究，大部分是基于CT影像的特征模型，而忽略了多种成像技术(CT、MRI、PET、US)的联合使用或者多模态、多时相及多维度成像特征的互补性 [44] ，在未来的研究中我们应该注重多种技术的联合应用；影像组学模型现阶段大多数还处于以小样本、单中心的研究为主，这就导致影像组学在临床中广泛应用还具有一定距离 [45] 。因此，在未来我们应该以多中心、大样本量以及前瞻性的研究为主，以提高临床诊断的准确度。影像组学作为一个新兴的交叉学科领域，仍需要国内外广大研究者的不断努力，以解决目前在采集图像、提取纹理特征以及数据共享等方面存在的一些不足之处 [13] 。而胰腺的ROI勾画操作过程复杂且耗时，勾画者的主观性会在一定程度上影响结果。这些都是我们未来研究主要努力的方向。

综上所述，影像组学在AP的严重程度发展早期及病情变化方面不仅具有优异的预测性能，而且具有非常广阔的研究前途及方向。因此，在未来我们的研究方向主要是改善现阶段存在的问题，开展多中心、大样本量的研究，并将其大力推广并应用于临床工作中。

NOTES

^*通讯作者。