定量成像生物标志物算法 |
定量成像生物标志物越来越多地用于医学中，用于诊断，预后，分期和监测患者的疾病。例如，体积测定的肺结节生长率有助于区分良性和恶性病变，结节的绝对体积用于临床分期，治疗开始后结节体积的变化有助于医生评估对治疗的反应。其他生物标志物包括用于动脉粥样硬化筛查的计算机断层扫描的冠状动脉钙评分，用于测量癌细胞活性的正电子发射断层扫描成像中的标准化摄取值，以及用于测量肿瘤微血管的动态对比增强磁共振成像。
对于诸如计算机断层结节体积的生物标志物，有多种计算机算法可用于测量肿瘤的体积和结节体积的变化。然而，不同的生物标志物算法具有不同的技术性能特征。一种算法可能比另一种算法具有更少的偏差，但精度也更低。算法的偏差和精度可以取决于病变的特征，例如其大小或形状，并且偏差和精确度的模式可以在算法之间不同。
在本文中，比较了各种常用的研究设计，并说明了生物标志物算法比较研究的分析。不开发任何新的统计方法，而是提出现有的指标及其分析，说明它们在常见数据集上的相对优势和劣势。关注的方法是：表征一组算法的性能范围，针对指定的性能声明测试算法性能，评估算法之间的一致性，以及确定几个竞争中的最佳算法算法。使用诸如偏差，线性和精度等特性来定义性能。由于任何一项研究都难以解决所有这些特征，因此通常需要进行多项研究才能进行完整的表征。不同的研究设计通常相互补充以最佳地评估这些特征。
使用肺结节测量的分析作为本文的例子，因为这项任务得到了相当多的关注。这种关注的原因包括：尺寸变化测量对肺癌早期诊断的重要临床影响和及时评估对治疗的反应，以及与其他医学图像测量任务相比，计算机断层图像中这些结节的清晰图像呈现。该任务还说明了挑战当前统计方法的生物标志物评估中的主要问题。这些问题包括：缺乏生物标志物的真实价值和这些结节的大范围图像呈现，以及对研究中实际可用的样本量的非常严格的限制。
为了在实践中应用定量成像算法，临床医生需要知道其测量中的误差。如果任务是测量肺结节的绝对体积，并且如果体模准确地表示图像呈现中的这些结节，则本文中描述的体模研究提供了关于所需测量误差的直接信息。然而，在肺结节测量的情况下，重要的临床任务是尺寸变化测量。实际结节的表现范围比幻象所代表的要宽得多;因此，难以概括从模拟结节到实际结节的尺寸变化测量结果。
研究中，涉及真实的结节图像数据，并且直接解决了尺寸变化问题。可以确定测量再现性，以及不同测量方法之间的一致性。然而，如果没有真实值，则不能直接估计尺寸变化测量的测量误差。知道真值的唯一时间是零变化情况，其中可以确定精度和偏差但仅针对零的测量值。对于实际的非零改变情况，可以仅确定不同算法之间的一致程度。此外，实际的小样本大小限制限制了可以评估的图像呈现的范围。
对于肺结节的体积测量，大范围的结节尺寸是分析的进一步复杂化。算法通常在中等大小的结节处具有最佳范围，其中测量误差较低。在噪声和部分像素效应突出的测量范围的下端以及结节具有更复杂形状并与其他肺结构相互作用的范围的较高端处经历较高的误差。重要的是，不要在病变大小上推断结果。
鉴于可变性的来源并非全部被理解或没有单一的研究设计就足够了，因此需要协作努力来表征关于特定预期临床用途的成像测试性能。这种合作需要对关键绩效因素和表达方式的一致方法有共同的理解。重要的是要记住，量化生物标志物的性能-确定其对特定目的的适应性-是其自身的科学事业。本文提供了如何评估图像的定量结果以确定这些测量用作非侵入性生物标记物时的技术特征的实例。结果为生物标志物在识别性能特征和设定目标水平方面提供了丰富的信息，以及为每个参与者提供有关他们的方法相对于同行的表现的具体信息。 |
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| 肺癌的临床表现比较复杂，症状和体征的有无、轻重以及出现的早晚，取决于肿瘤发生部位、病理类型、有无转移及有无并发症，以及患者的反应程度和耐受性的差异。肺癌早期症状常较轻微，甚至可无任何不适。中央型肺癌症状出现早且重，周围型肺癌症状出现晚且较轻，甚至无症状，常在体检时被发现。肺癌的症状大致分为：局部症状、全身症状、肺外症状、浸润和转移症状。 |
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