MRI图像增强对鼻咽癌放射组学特征稳定性的影响评估

本文通过对比手动、半自动及结合直方图匹配滤波（HMF）的半自动分割方法，系统评估了鼻咽癌（NPC）MRI影像中851个放射组学特征（包括肿瘤强度、形状和纹理）的稳定性。研究发现，HMF增强的半自动分割在T2加权像（T2WI）和对比增强T1加权像（CE-T1WI）中均表现出最高可重复性（ICC>0.98，p<0.005），显著优于传统方法，为临床NPC精准诊疗提供了可靠技术支撑。

　　

亮点

研究设计

所有鼻咽部MR图像均来自医学影像存档与通信系统（PACS），时间跨度为2019年1月至2023年12月。本研究纳入30例符合标准的患者，包括经放射科医师确诊的鼻咽癌（NPC）病例、放疗前接受头颈部MRI检查者，以及影像质量达标的患者。

扫描协议

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对比增强T1WI的ICC分析

通过组内相关系数（ICC）比较手动、半自动及HMF增强半自动分割在CE-T1WI影像中的形状、纹理和一阶统计特征。如图3-5所示，三种方法在特征稳定性上存在显著差异。表4数据显示，HMF增强的半自动分割在形状、纹理等特征上均展现最优重现性。

讨论

本研究利用3D-Slicer软件对比了三种分割方式对NPC放射组学特征的影响。从肿瘤感兴趣区（VOI）提取的31个特征中，HMF增强的半自动分割在病灶勾画准确性上表现突出，其ICC值显著高于传统手动分割（p<0.005）。

结论

结合直方图匹配滤波（HMF）的半自动分割技术展现出卓越的重复性和重现性，尤其在T2WI影像中。该方法有望成为NPC放射组学研究中替代手动分割的更优方案。