基于多参数MRI影像组学及临床特征的鼻咽癌远处转移可解释性机器学习预测模

手术室老王

来源：磁共振成像传媒

张水兴，暨南大学附属第一医院副院长、教授、主任医师、博士导师。
专业特长：长期从事头颈部肿瘤生物医学大数据及影像人工智能研究，在智能诊疗技术研发、临床应用及示范推广等方面取得系列成果。
社会兼职：广东省医院协会影像管理委员会主任委员，中华医学会放射学分会头颈学组副组长，中国医师协会放射医师分会委员，广东省医学会肿瘤影像与大数据分会副主任委员，广东省生物医学工程学会智能医学影像分会主任委员。
获得成果、奖项、荣誉等：以第一完成人荣获广东省科技进步一等奖、中华医学科技奖二等奖、广东医学科技奖二等奖，在《Journal of Clinical Oncology》《Journal of Infection》《Lancet digital health》《Gastroenterology》《European Respiratory Journal》《JAMA Oncology》等国际知名期刊发表SCI论文160篇、ESI高被引4篇。


鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）是起源于鼻咽上皮的恶性肿瘤，在中国南方、东南亚以及非洲地区高发，广东省是高发地区之一。近年来随着调强放疗技术提升和免疫靶向药物的综合应用，其5年总生存率提高到67%～77%，然而约30% NPC患者在根治性放化疗后发生治疗失败，其主要原因归咎于远处转移。因此，远处转移风险与患者预后及治疗策略密切相关，在治疗前评估NPC远处转移风险具有重要意义。影像组学近年来发展迅速，其以高通量方式提取医学图像中的定量特征，结合机器学习算法能定量分析肉眼无法捕捉的肿瘤异质性信息。目前基于MRI的影像组学技术已被广泛用于恶性肿瘤的早期诊断、基因表达和预后预测等。同时，血浆爱泼斯坦-巴尔病毒脱氧核糖核酸（Epstein-Barr virus deoxyribo nucleic acid, EBV-DNA）结合TNM分期也被证明可以进一步提高对NPC患者预后的预测效能。然而，现有的NPC远处转移风险评估模型缺乏必要的可解释性，无法得知模型的诊断依据和推理过程，因而在以循证医学为基础的现代医疗系统中迟迟未能得到推广。

暨南大学附属第一医院医学影像科张水兴教授团队此次研究旨在开发和验证一种基于NPC MRI图像提取影像组学特征，结合血浆EBV-DNA、TNM分期等临床预后因素的NPC远处转移风险预测模型。
该项目受到国家自然科学基金（81871323）的资助。
【金哲,张斌,张璐,等.基于多参数MRI影像组学及临床特征的鼻咽癌远处转移可解释性机器学习预测模型[J].磁共振成像,2022,13(11):22-29.
DOI:10.12015/issn.1674-8034.2022.11.005.】
（作者：金哲，张斌，张璐，张水兴）
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2022年8月18日








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