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常染色体显性多囊肾病（ADPKD）是常见遗传病，现有监测指标有局限。研究人员开展基于多参数 MRI（mp - MRI）对 ADPKD 患者非囊性组织的放射组学分析。结果显示 IVIM 衍生特征更可靠，且与年龄、eGFR 相关。该研究为疾病评估提供新视角。
在医学领域，肾脏疾病一直是备受关注的难题，其中常染色体显性多囊肾病（Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease，ADPKD）作为一种常见的遗传性肾脏疾病，严重影响着人们的健康。ADPKD 患者的肾脏会出现充满液体的囊肿，这些囊肿不断生长，逐渐破坏肾脏组织，最终导致肾功能下降，甚至发展为终末期肾病。
目前，对于 ADPKD 的疾病监测和预后评估，主要依赖于总肾体积（Total Kidney Volume，TKV）和囊肿体积等指标。然而，仅仅关注这些指标是不够全面的。肾脏中的非囊性组织在 ADPKD 的病理过程中同样起着关键作用，它包含了肾小管周围间质纤维化、微囊肿、扩张的肾小管等结构，这些因素都与疾病的发展密切相关。但传统的影像学检查方法在准确评估非囊性组织方面存在一定的局限性。
为了更深入地了解 ADPKD，探索非囊性组织的奥秘，来自意大利多个研究机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上。
在这项研究中，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，他们从一个前瞻性纵向多中心临床研究（CYSTic I）中选取了 14 名 ADPKD 患者作为研究对象。接着，利用 1.5T 临床扫描仪对患者进行多参数 MRI（Multiparametric MRI，mp - MRI）冠状面图像采集，获取了 T2 加权（T2 - w）、T1 加权（T1 - w）MRI 图像以及基于扩散加权成像（Diffusion Weighted Imaging，DWI）的体素内不相干运动（IntraVoxel Incoherent Motion，IVIM）图。之后，通过一系列的图像预处理步骤，包括偏置校正、强度归一化和图像配准等，提高图像质量。同时，使用两种不同的方法自动识别非囊性组织，并将手动分割的非囊性组织作为金标准（Ground Truth，GT）。最后，利用 Pyradiomics 开源软件进行放射组学特征提取，并通过组内相关系数（Intraclass Correlation Coefficient，ICC）评估放射组学特征的可靠性，还进行了与年龄和估算肾小球滤过率（estimated Glomerular Filtration Rate，eGFR）的相关性分析 。
下面来看具体的研究结果：
- 非囊性组织识别：通过对比不同的分割方法，发现经过细化的分割方法（NCref_1 和 NCref_2）与金标准（GT）的相似度更高，能更准确地分割非囊性组织，去除血管、脂肪和出血性囊肿等杂质。而基于深度学习（DL）的方法在分割肾囊肿方面表现出色，Dice 评分分别达到 0.85 ± 0.05（Traceorg 工具）和 0.82 ± 0.09（Gregory 等人提供的模型）。在非囊性组织 ROI 分割中，NCref_1 和 NCref_2 与 GT 的 Dice 评分更高，分别为 0.68 ± 0.12 和 0.68 ± 0.11 。
- 放射组学可靠性：研究发现，从 IVIM 参数图中提取的放射组学特征比从 T1 - w 和 T2 - w 图像中提取的特征更可靠。特别是 f 和 D*图，其 ICC 值经常超过 0.85。在不同的分割方法中，细化后的分割方法（NCref_1 和 NCref_2）在 IVIM 参数图上表现出更高的再现性。而从解剖学 T1 - w 和 T2 - w 图像中提取的特征，无论是细化分割还是扩展分割，可靠性都较低。此外，一阶（First Order，FO）和灰度共生矩阵（Gray Level Co - Occurrence Matrix，GLCM）特征在所有三个 IVIM 图中表现出较高的 ICC 值，常常超过 0.9 。
- 相关性分析：通过对可靠的放射组学特征与年龄和 eGFR 进行 Spearman 相关性分析，发现 D 图中的一些一阶特征与年龄和 eGFR 存在中度相关性。例如，firstorder_90Percentile 与年龄呈正相关，与 eGFR 呈负相关；firstorder_Entropy 与 eGFR 呈正相关 。
研究结论和讨论部分指出，该研究首次评估了 mp - MRI 扫描在 ADPKD 患者中的放射组学可靠性，重点关注非囊性组织的特征。研究表明，从 IVIM 的 D 和 f 图中提取的放射组学特征对分割变异性具有较强的鲁棒性，能够可靠地描述 ADPKD 患者的非囊性肾组织，尤其是 FO、GLCM 和灰度大小区域矩阵（Gray Level Size Zone Matrix，GLSZM）的纹理信息。相比之下，传统解剖学成像的特征在这类分析中缺乏必要的信息。虽然该研究存在样本量较小和分割准确性有待提高等局限性，但它为未来进一步研究 ADPKD 提供了重要的方向和基础。通过对 IVIM 衍生的放射组学特征的研究，有望为 ADPKD 的疾病监测、预后评估和个性化治疗提供更精准的依据，帮助医生更好地了解患者的病情，制定更有效的治疗方案，从而改善患者的生活质量和预后。
