稳定与否？揭示4D计算机断层扫描中放射组学特征在早期非小细胞肺癌诊断中的可靠性

《Clinical and Translational Oncology》：Stable or not? unraveling the reliability of radiomic features in 4d-computed tomography in early-stage non-small cell lung cancer

本研究探讨4D-CT图像中非小细胞肺癌辐射特征（RFs）的呼吸相位稳定性，采用COV和重复测量模型评估，发现21%RFs高度稳定，18%稳定，仅少数显示显著相位依赖，提出可靠提取稳定RFs的方法论。

　　

摘要

目的

四维计算机断层扫描（4D-CT）是非小细胞肺癌（NSCLC）放疗计划的金标准，但其在放射组学中的应用仍尚未得到充分探索。本研究提出了一种可复制、可扩展的方法来评估4D-CT中放射组学特征（RF）的稳定性，并评估图像过滤是否能够识别出比未过滤图像更多的稳定RF。

方法

研究纳入了接受4D-CT引导立体定向放射治疗（SBRT）的早期NSCLC患者。所有可用相位上的肿瘤总体积（GTV）均被重新分割。使用PyRadiomics提取RF特征。在超过85%的患者中，排除了方差接近零的特征。通过两种互补的方法评估RF的稳定性：（i）变异系数（COV），用于量化相位间的变异程度；（ii）重复测量建模，用于评估RF值与呼吸相位之间是否存在统计学上的显著关联。变异系数（COV）小于5%的RF特征被认为是高度稳定的，而COV在5%到10%之间的RF特征则被认为是稳定的。分别对呼气阶段（0–40%）和吸气阶段（50–90%）进行了重复测量分析。

结果

共有70名患者符合纳入标准，共分析出1892个RF特征。根据变异系数（COV）的结果，约21%（397/1892）的RF特征高度稳定，18%（338/1892）的RF特征稳定，其余特征表现出中等或较高的变异性。高度稳定的RF特征主要来自经过lbp-3D（25%）和log-sigma（12%）过滤处理的图像。重复测量分析显示，只有少数RF特征对呼吸相位有统计学上的显著依赖性，其中1747个RF特征在呼气阶段保持时间独立性，1744个RF特征在吸气阶段保持时间独立性。

结论

从早期NSCLC患者的4D-CT图像中提取的放射组学特征在呼吸相位间的稳定性存在差异。这些特征在定量变异性上也表现出异质性。然而，只有少数特征显示出统计学上的时间依赖性。本研究提供了一种可复制的方法框架，用于识别4D-CT中的稳定放射组学特征，从而使其在肺癌放射组学研究中能够更可靠地应用。

图形摘要