Assessment of tumor heterogeneity: an emerging imaging tool for clinical practice?

doi:10.1007/s13244-012-0196-6

.2012年12月；3(6):573-89.

doi:10.1007/s13244-012-0196-6。 Epub 2012年10月24日。

肿瘤异质性评估：一种新兴的临床应用成像工具？

弗格斯·达夫纳尔¹, 康妮·S·P·叶, Gunnar Ljungqvist公司, 玛丽亚·塞尔米, 弗朗西丝卡·吴, 巴尔·桑格拉, 巴拉吉·甘尼山, 肯尼思·A·迈尔斯, 加里·库克, Vicky Goh女士

附属公司

PMID： 23093486
预防性维修识别码：项目经理3505569
内政部： 2017年10月10日/13244-012-0196-6

肿瘤异质性评估：一种新兴的临床成像工具？

弗格斯·达夫纳尔等。洞察力成像. 2012年12月.

.2012年12月；3(6):573-89.

doi:10.1007/s13244-012-0196-6。 Epub 2012年10月24日。

作者

附属

¹英国伦敦国王学院成像科学和生物医学工程部。

PMID： 23093486
预防性维修识别码：项目经理3505569
内政部： 2007年10月14日/13244-012-0196-6

摘要

背景：肿瘤的空间异质性是一个重要的预后因素，这可能反映在医学图像中

方法：图像纹理分析是一种量化肉眼无法识别的异质性的方法。可以应用不同的方法，包括基于统计、基于模型和基于变换的方法。

结果：早期证据表明，纹理分析有可能在肿瘤学实践中增强诊断和特征描述，并改进肿瘤分期和治疗反应评估。

结论：本文综述了纹理分析在不同成像方式（CT、MRI和PET）中的应用，并描述了迄今为止限制其广泛临床应用的技术挑战。随着进一步完善其应用，图像纹理分析有可能发展成为有价值的肿瘤成像临床工具。教学要点：肿瘤空间异质性是一个重要的预后因素图像纹理分析是一种量化异质性的方法可以应用不同的方法，包括基于统计、基于模型和基于变换的方法纹理分析可以提高诊断、肿瘤分期和治疗反应评估。

PubMed免责声明

数字

图1
非小细胞肺癌血管生成（CD34）、吡莫硝唑（缺氧）和葡萄糖转运蛋白表达（谷氨酸-1）染色的空间变异

图4
动态增强CT（灌注CT）血流参数图(一); 2D图像(b条); 分割和阈值化图像(**c（c）**)用于分形分析

图5
食管癌新辅助化疗后质地特征的变化：基线(一)以及化疗后(b条). 治疗后同质性增加

图6
酪氨酸激酶抑制剂两个周期后转移性肾癌纹理特征的变化：基线(左边)和后续治疗(*正确的*). 治疗后同质性增加

图7
T2W加权核磁共振成像新辅助化疗后乳腺肿瘤纹理的变化。化疗结束后，肿瘤缩小，均质性增加(*正确的*)

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