放射組學是一門新興學科，能夠從醫學圖像中提取大量、定量和可挖掘的信息，包括計算機斷層掃描(CT)、磁共振成像(MRI)和正電子發射CT。一些放射組學研究已經確定了RFs與基因組信息、分子途徑、病理生理狀態和臨床因素之間的聯係。與其他醫療數據來源相結合，高維RFs可以作為臨床決策支持係統的預測特征，客觀地捕捉常規醫療圖像中的放射學表型，從而促進精準醫療。

        到目前為止，放射組學研究更多的是集中在癌症研究上。盡管活檢被視為癌症診斷的金標準，但其隻能在一個時間點從病灶的一小部分顯示腫瘤的有限特征。相比之下，放射組學可以以無創的方式從所有可疑病灶的每一部分常規量化腫瘤表型。迄今為止，放射組學在計算機輔助篩查、診斷、治療指導和預後預測方麵顯示出巨大的潛力。

        然而，臨床和模型研究顯示，放射組學研究缺乏可重複性和再現性，這可能阻礙其在臨床應用中的推廣。放射組學特征顯示出與製造商、掃描儀、采集和重建參數(包括間距值、管電壓、管電流、厚度、分辨率、視場(FOV)、重建方法、重建核和輻射劑量)的差異相關的敏感性和變異性。RFs的可重複性和可再現性有嚴格的定義，"可重複性 "是指在短時間內用相同的設備、成像采集設置和操作人員對同一受試者進行RFs的多次測量，而 "可再現性 "是指用不同的設備、成像采集設置或操作人員對同一或不同受試者進行RFs的測量。

        近日，發表在INVEST RADIO雜誌的一項研究設計了一個多中心的模型研究，在3個不同的條件下引入變異性：測試-重測、CT間和CT內協議，探討、量化並比較了這些因素對RFs穩定性的影響程度和模式，為進一步提高放射組學研究的普適性和臨床應用的廣泛性提供了支持及參考。

        本研究使用不同的CT掃描儀對一個有結節的胸部模型進行反複掃描，采集和重建參數各不相同(2019年4月-5月)，以評估3個變異性來源：測試-重測、CT間和CT內的協議變異性。使用一致性相關係數、動態範圍和類內相關係數(ICC)測量RF的穩健性。使用Friedman測試和Spearman等級相關係數分析了影響的大小和模式。挑選出穩定的、信息量大的RFs，並使用分層聚類法消除其冗餘。還進行了臨床驗證，以驗證放射組學研究的臨床有效性和潛在的可推廣性。

        共有1295個顯示出所有3個變異源的RF被納入。重建內核和迭代水平對幅度的影響最大(ICC，0.35 ± 0.31)，最小(ICC，0.63 ± 0.27)。不同的變異源顯示出相對一致的影響模式(假發現率<0.001)。最後，在所有3個變異源下，本研究得到了一個由19個穩定的、信息豐富的、非冗餘的RFs組成的子集。這些RFs表現出臨床有效性，在驗證數據集中比不穩定RFs表現出更好的預測性能(P=0.017，Delong檢驗)。

        本研究表明，RFs的穩定性在不同程度上受到CT製造商、型號以及CT采集和重建參數的影響，但這些因素的影響呈現出相對一致的模式。本研究還獲得了19個穩定的、有信息量的、非冗餘的RFs子集，應優先用於提高進一步的放射組學研究的普適性。

        原文出處：

        Xueqing Peng,Shuyi Yang,Lingxiao Zhou,et al.Repeatability and Reproducibility of Computed Tomography Radiomics for Pulmonary Nodules: A Multicenter Phantom Study.DOI:10.1097/RLI.0000000000000834