综述：脑肿瘤计算医学影像（放射组学）的临床意义与可解释性

《Insights into Imaging》：The clinical implications and interpretability of computational medical imaging (radiomics) in brain tumors

这篇综述系统阐述了放射组学（Radiomics）在脑肿瘤诊断、预后和治疗规划中的突破性应用，特别聚焦于破解"黑箱"难题的可解释性方法。作者创新性地将生物学机制与可解释人工智能（XAI）技术相结合，详细解析了传统手工特征放射组学（如栖息地分析、SHAP值）和深度学习放射组学（如Grad-CAM、原型网络）的解释路径，为临床医生理解AI决策提供了跨学科桥梁。文章最后提出平衡模型性能与可解释性的关键挑战，强调多学科合作对推动脑肿瘤精准医疗的重要性。

　　放射组学在脑肿瘤临床管理中的革命性应用
通过提取医学影像中的高通量定量特征，放射组学正在重塑脑肿瘤的诊疗范式。从磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等传统影像中挖掘的纹理、形状和强度特征，为肿瘤异质性评估提供了前所未有的量化工具。在诊断领域，基于卷积神经网络（CNN）的3D U-Net模型实现了胶质瘤和转移瘤的自动分割，Dice系数达0.84；而多参数MRI放射组学特征对IDH突变状态的预测AUC值高达0.89，显著减少了侵入性活检的需求。

破解黑箱：可解释性方法的双轨路径
针对传统手工特征放射组学，栖息地分析将肿瘤划分为坏死核心、强化病灶等生物学意义明确的亚区域，研究发现Laws纹理特征与血管增生显著相关（p<0.01）。SHAP值分析揭示，对全脑放疗反应差的患者其"CE-T1w(3D)_firstorderM"特征值普遍偏低，这与造影剂渗透障碍的病理机制吻合。深度学习放射组学则通过梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化决策关键区域，在脑膜瘤分割中注意力机制使假阳性率降低29%。

分子水平到治疗决策的精准映射
放射组学与基因组学的融合开创了"影像-基因"关联研究新范式。O⁶-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（MGMT）启动子甲基化状态可通过18F-DOPA PET放射组学预测（准确率80%），这对替莫唑胺化疗方案选择至关重要。在免疫治疗领域，基于MRI的放射风险评分（RRS）与CD8⁺ T细胞浸润程度显著相关（r=0.76，p=0.003），为免疫检查点抑制剂疗效预测提供了新思路。

临床转化面临的挑战与创新解决方案
尽管原型网络（ProtoPNet）等解释方法能识别肿瘤核心特征，但β-变分自编码器（VAE）生成的潜在空间仍存在生物学意义模糊的问题。反事实解释通过生成对抗网络（GAN）创建虚拟病灶，证明仅需改变2mm肿瘤边缘不规则度即可翻转模型分类结果，这种直观演示极大提升了临床接受度。值得注意的是，在33项脑肿瘤临床试验中，整合放射组学特征使患者分层准确性提升41%。

未来方向：构建医生友好的解释生态系统
研究指出，线性回归模型虽然可解释性强，但其对高级别胶质瘤生存预测的AUC（0.67）显著低于深度学习模型（0.74）。这种性能与可解释性的权衡需要通过创新方法解决，如概念学习模型将IDH突变肿瘤的"边缘清晰"等影像特征编码为临床可理解的语义概念。随着放射组学质量评分2.0（RQS 2.0）标准的推广，结合病理验证和医生反馈的多模态解释体系，正推动脑肿瘤诊疗进入透明化AI新时代。