田捷_影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用.pptxVIP

第五届华美影像论坛 影像组学及其在肿瘤研究与临床中的应用;;背景—癌症生存率无突破;肿瘤基因组的时空异质性限制了靶向治疗的效果 我们缺乏有效的手段去全面定量评估肿瘤异质性;肿瘤5mm才能被诊断缺乏早期诊断手段;机遇——影像组学;影像组学（Radiomics）发展历程;;影像组学流程;国际研究进展—肺癌头颈癌预后分析(1/4);临床问题：临床影像信息挖掘不足 肿瘤异质性很难用影像定性评估 收集数据：一千多个病人完整数据 788个患有非小细胞肺癌病人数据 231个患有头颈部鳞癌的病人数据 提取特征：四百多个关键影像特征 强度：最大值、标准方差、能量等 形状：紧密度、最长直径、体积等 纹理：和平均、最大可能、和熵等 小波：边界、自由与粘贴面积比等 实验结果：影像与临床显著性相关 影像组学特征可用于预测肿瘤预后;Aerts et al. Nature Communications, 2014, 5: 4006.;Aerts et al. Nature Communications, 2014, 5: 4006.;国际研究进展—影像-基因回路关联分析(1/2);国际研究进展—影像-基因回路关联分析(2/2);国内必威体育精装版研究—五月发表三篇影像组学论文;结直肠癌淋巴结转移预测(1/2);融合影像特征和临床指标的影像组学标签可对结直肠癌淋巴结转移进行个性化预测，指导治疗决策;非小细胞肺癌生存期预测(1/2);对于早期非小细胞肺癌患者，影像组学特征比 临床分期和临床病理有更好的生存期预示能力;结直肠癌新辅助放疗效果评价(1/2);针对结直肠癌新辅助放疗效果评估，多参数影 像组学特征比常规影像分析有更准确预测性能;;已经超过30余家合作医院;影像组学数据资源;大量数据;数据格式;肿瘤强度;简单视觉二维特征;肺结节自动分割研究;与斯坦福大学合作进行肺癌良恶性分类预测;深度机器学习对肺结节多尺度分类精度达83%;在中国科学院STS项目支持下 研发肺癌影像组学预测软件 ;软件进展—肺癌预测软件研发(2/5);可实现肿瘤的自动分割和592个特征的提取;恶性肿瘤例子;N分期;影像组学预测软件推广思路—借助STS项目;影像组学预测软件推广;与江西中科九峰移动医疗公司合作惠民工程（江西）远程医疗项目，已获30余家三甲医院支持，并在上高县人民医院等一批基层医??得到推广;已经形成完整的自主知识产权体系;;在Radiomics理论方法及医学应用方面发表IEEE Trans系列杂志，Nature Comm，Nature Protoc, PNAS，Laser Photonics Rev等SCI国际期刊论文70余篇;临床影像顶级期刊 Radiology;田捷，博士，中国科学院自动化研究所研究员;徐敏 高级工程师;合作模式（1/3）;共同发表国际期刊论文;合作模式（3/3）;国家科技项目大力支持影像组学相关研究;希望得到各位专家的支持与指导！;敬请批评指导！