圖像生物標記物標準化倡議（IBSI）為放射組學工作流程和放射組學特征的定義提出了基於共識的策略，可提高高通量成像分析的可重複性。
放射組學是腫瘤學研究中一個重要的、不斷發展的工具，可以從醫學圖像(即CT和MRI)中提取各種定量指標，與臨床標誌物一起進行分析和研究，以改善病人的預後。最近的許多研究表明，放射組學模型作為一種非侵入性的方法在早期癌症診斷中具有很大的臨床前景。
圖像生物標記物標準化倡議(IBSI)為放射組學工作流程和放射組學特征的定義提出了基於共識的策略，可提高高通量成像分析的可重複性。盡管原發腫瘤或轉移灶的大小提示預後的重要因素，但小腫瘤和大腫瘤在發展強大的放射組學模型中的作用還沒有得到實質性的關注。
近日，發表在EuropeanRadiology雜誌的一項研究探討了CT衍生的二維放射組學特征的重現性，及其作為解剖學腫瘤大小函數的價值，並研究了不同大小的病變在放射組學特征重現性中的作用。
本研究對34名結直腸癌患者的59個肝轉移灶的計算機斷層掃描(CT)進行了評估。圖像分割由三位閱讀者使用盲法手工進行。本研究對每個放射組學特征創建了兩個數據集，根據大小對測量結果進行排序，即(i)從最小的病灶到最大的病灶，以及(ii)從最大的病灶到最小的病灶。采用Lin's一致性相關係數(CCC)來分析放射組學特征的可重複性。特別是，CCC被計算為數據集中元素數量的函數，通過逐漸增加每個分類數據集中的病變。為了評估病變大小的影響，本研究還分析了這兩個函數之間的差異，從而評估不同大小病變對放射組學特征的可重複性的貢獻。
使用Lin's CCC評估的基於CT的二維放射組學特征的讀取者之間的可重複性顯示了腫瘤大小的依賴性。例如，GLCM對比度的Lin CCC等於0.88(95% C.I. 0.84至0.92，P < 0.003)，並且根據大的或小的病變的存在，可以額外改變+ / - 0.06。
圖對每位放射科醫生計算的歸一化放射組學特征的Lin's一致性相關係數。誤差條代表ΔCCC，顯示了每個放射組學特征對隊列中病變大小分布的敏感性
基於CT的結直腸癌肝轉移的高階二維放射組學特征顯示了腫瘤大小的依賴性。本研究的發現證明了腫瘤大小在這些放射組學模型可重複性中的重要作用。本研究結果表明，開發基於放射組學的模型應考慮到與腫瘤大小相關的腫瘤紋理變化，可進一步提高放射組學模型的準確性。
原文出處：
Linda C Kelahan,Donald Kim,Moataz Soliman,et al.Role of hepatic metastatic lesion size on inter-reader reproducibility of CT-based radiomics features.DOI:10.1007/s00330-021-08526-0
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