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在心脏磁共振成像（CMR）中，视野（FOV）影响空间分辨率和心肌放射组学的重复性。研究人员探究参数特征图对不同 FOV 下心脏磁共振电影图像放射组学重复性的影响。结果显示参数特征图可提高重复性，有助于推动放射组学临床应用。
在心血管疾病的诊断领域，心脏磁共振成像（Cardiac Magnetic Resonance, CMR）就像是一位 “全能侦探”，发挥着不可或缺的作用。它能精准地诊断出诸如炎症性和缺血性心脏病、各种心肌病，以及像淀粉样变性或先天性心脏病这类罕见疾病。其中，稳态自由进动（Steady-State Free Precession, SSFP）电影序列常用于评估左右心室功能和解剖异常，而延迟钆增强（Late Gadolinium Enhancement, LGE）图像和心脏弛豫测量等序列则有助于对心肌组织进行特征分析。
然而，CMR 分析需要专业的知识和技能，一些细微的心肌变化，尤其是在非增强图像中，很难甚至无法被检测到。为了捕捉这些微妙的变化，放射组学（Radiomics）技术应运而生。它通过高通量计算，基于像素灰度级分布从医学图像中定量提取多种特征，就像是从海量的图像信息中 “大海捞针”，找到那些可能被忽视的疾病线索。比如，有研究通过分析 T2映射图像的纹理，成功将再灌注急性心肌梗死的心肌危险区域进行了区分。
但目前放射组学在临床应用中却遇到了 “拦路虎”，其缺乏稳健性和可重复性。扫描设备、供应商、场强、序列参数以及感兴趣体积（Volume of Interest, VOI）大小等，都是影响放射组学结果的潜在因素。在 CMR 中，每个患者的视野（Field of View, FOV）需要根据个体情况进行调整，这会影响图像的空间分辨率，进而影响放射组学分析。可在大多数研究中，FOV 大小和空间分辨率对心脏 MRI 放射组学的影响却被忽视了。因此，提高心肌放射组学的可重复性，成为了该领域亟待解决的问题。
为了解决这些难题，来自德国 Charité–Universit?tsmedizin Berlin 等机构的研究人员开展了一项临床和实验研究。他们旨在探究参数特征图（Parametric Feature Maps）对从不同 FOV 大小的心脏磁共振电影图像中获取的放射组学的影响。该研究成果发表在《The International Journal of Cardiovascular Imaging》上，为该领域的发展带来了新的曙光。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：
- 数据收集：在临床研究部分，回顾性筛选了在 2015 年 11 月至 2017 年 4 月期间于同一台 MRI 扫描仪上进行心脏 MRI 检查的患者，纳入标准为完成包括电影和 LGE 图像的完整诊断性心脏 MRI 检查，且 MRI 报告、完整诊断检查和病史中均无病理发现；在实验研究部分，前瞻性检查了 12 名健康志愿者14。
- 图像分析：从原始图像和参数特征图中提取放射组学特征。对于原始图像，使用开源软件包 PyRadiomics 提取 93 个特征；对于参数特征图，使用经过预测试的软件工具计算 93 个参数图，再从图中提取特征23。
- 统计分析：运用 R 软件计算变异系数（Coefficients of Variation, COVs），以评估不同 FOV 下特征的变异性，COVs≤10% 被认为是稳定的5。
下面来看看具体的研究结果：
- 临床研究结果：从原始图像中提取的 93 个特征中，只有 24 个特征的 COVs<10%；而从参数特征图中提取时，有 44 个特征的 COVs 显著改善，其中 39 个特征的 COVs<10%6。
- 实验研究结果：从原始图像中提取的 93 个特征中，29 个特征在所有 FOV 和受试者中的 COVs<10%；从参数特征图中提取时，48 个特征的 COVs<10%。在所有计算的 COVs 中，传统提取方式下 62% 的 COVs<10%，而参数图提取后这一比例达到 80%7。
研究结论表明，参数特征图能够显著提高心脏磁共振电影图像在不同 FOV 下放射组学的重复性。这一发现意义重大，它为放射组学在临床试验中的应用提供了更可靠的依据，有望推动其在临床诊断中的广泛应用，帮助医生更准确地诊断心血管疾病，实现精准医疗。例如，在分析不同时间接受不同 FOV 检查的患者的 delta 放射组学时，计算参数图将变得十分有用。
不过，该研究也存在一些局限性。纳入的患者和健康个体数量差异可能会导致偏差，且仅纳入了健康个体和心脏 MRI 正常、病史中无心血管疾病的患者，无法完全排除心肌病变的可能。此外，放射组学特征是从二维感兴趣区域（ROI）中提取的，而非对整个左心室心肌进行三维分割，并且患者在临床常规检查中使用的是同一台扫描仪和标准化成像协议，可能会影响研究结果的普遍性。
尽管如此，这项研究依然为该领域的发展指明了方向。未来，研究人员可以针对心肌病变患者进行前瞻性研究，进一步验证参数特征图在不同情况下的有效性，为心血管疾病的诊断和治疗带来更多的突破和希望。
