出国看病
 
低级神经胶质瘤的放射基因组学
  • 　　纹理分析已经被用于通过量化像素或体素的分布和模式，潜在地反映了潜在的病理或结果如组织病理学亚型，突变，肿瘤等级，和总体存活转换标准医学图像转换成高维的量化数据。与传统的定性评估相比，它提供了客观的非侵入性诊断，以比当前侵入性方法更低的成本提供了更好的癌症治疗决策。此外，为了处理纹理分析提供的高维数据，机器学习算法被广泛用于创建可靠的统计模型，用于分类和结果预测。世界卫生组织II级和III级胶质瘤扩散被分组为低级别胶质瘤。所述LGGs形成恶性潜力，这对进行组织病理学分类和临床管理挑战方面一组异质浸润肿瘤的。直到最近，人们认为LGGs的预后主要取决于组织病理学分级。尽管如此它是高度由某些分子和基因组生物标志物的影响，是在比所述的组织病理学分类预测临床结果更健壮。同样，2016年世界卫生组织脑肿瘤分类的更新版本也强调了遗传因素在弥漫性LGG中的重要性。异柠檬酸脱氢酶基因的突变以及1p和19q染色体的密码缺失被认为是进一步分类LGG的关键遗传标志。
    　　 该1P/19Q共丢失是响应于化疗和放疗[方面的有利预后因素。1P/19Q共丢失的评估需要侵入性的方法，其携带的发病率的潜在危险，特别是对于患者的口才质量。因此，对于开发用于肿瘤基因型的非侵入性方法的兴趣日益增加。以前常规的研究提示在磁共振成像，该模糊的肿瘤边界和异构信号强度是相关与1P/19Q共丢失胶质瘤状态。然而，这些图像特征是定性的，进而是主观的，在诊断中存在观察者间差异。有一些先前的放射学著作被设计用于预测LGG中的1p/19q编码状态。虽然每个工作有一个相当独特的技术和统计研究设计，它是在一些作品明显，这是可以预测这种突变具有相当令人满意的性能。但是，几乎所有有关1p/19q小码状态预测的放射学工作都在其工作流程中使用了一个甚至没有毫升算法。另一方面在基于毫升的研究中，通常期望使用各种算法和不同的看不见的数据集进行实验，以找到最佳的解决方案。这种方法可能会提供一个观点，即良好的分类或预测性能不仅仅是偶然的机会，并且为将来该技术的临床采用提供了基础。在这项研究中，出国看病服务机构旨在使用各种最新的毫升算法，评估基于毫升的MRI纹理分析对LGG的1p/19q编码状态进行预测的潜在价值。
    　　 这项回顾性研究未获得伦理学批准，因为该研究中的所有患者均可在《癌症影像档案》中免费和公开地浏览，下载和用于科学目的。MRI和分割数据集的患者从在TCIA名为“LGG-1p19qDeletion”收集得到的。原始收集有159名具有一定组织病理学和基因组学特征的脑LGG患者。一位具有4年经验的放射科医生和一名2年放射线住院医师，完成了她的第一轮神经放射学检查，独立检查了所有收集的资料，以选择具有统一MRI采集协议且无手术或活检迹象的患者。对于基于协议差异的排除，出国看病服务机构主要考虑每个序列的场强，像素间距和切片厚度。这项研究的作者承认，他们先前曾使用过T2加权MRI数据，该数据是该作者先前在处理脑胶质瘤中基于单层MRI纹理分析的可靠性的一项以前工作中随机抽取的25例患者提交给其他期刊）。保证以前的工作具有完全不同的目标，研究设计和环境。先前的工作是在没有基于毫升的预测分析的情况下处理不同2D切片之间的纹理特征值的相关性。另一方面，在这项工作中，作者在基于毫升的放射学工作流程中使用了一些基于切片的体积分割数据。TCIA中的“LGG-1p19qDeletion”集合仅包含自旋回波T2W和对比度增强的T1加权图像，因此使用这些序列进行了放射学分析。这项工作中使用的图像是在1.5特斯拉MRI装置中获得的。采集参数在OnlineSupplementA部分中详细介绍。
    　　 出国看病服务机构的技术研究流程包括以下三个主要步骤：放射工作流程，主要用于从图像中可靠地提取特征；数据处理，其中包括处理高维数据的几个关键步骤；统计分析，其中涉及各种最先进的毫升算法的实现，以用于模型开发以及对看不见的验证数据进行验证。考虑到它的相当复杂的性质，总结了出国看病服务机构的技术研究流程，以便为读者提供简化的概述和更广阔的视野，以便更好地理解。图像预处理步骤包括：灰度级的强度归一化和离散。使用众所周知的±3sigma技术进行归一化。进行离散化以获得64个不同的灰度级。从TCIA得到的分割数据集。分割任务是通过半自动方式完成的，并基于正常的大脑图谱，体素的后验概率和测地线活动轮廓。原始分割包括由三个连续图像切片组成的体数据。使用LIFEx软件提取了放射性特征。总共提取了84个特征。对于每个序列，基于特征类的放射特征的数量如下：4个常规特征；6个直方图特征；7个灰度共现矩阵功能；11个灰度游程矩阵功能；3个邻域灰度差异矩阵特征；11个灰度区域长度矩阵功能。高维放射学数据按以下三个主要步骤处理：数据的预处理；使用10倍交叉验证技术进行分层数据采样，并进行少数族裔过度采样；和降维。
    　　 基于机器学习的分类是使用Orange数据挖掘软件进行的。使用了以下7种毫升算法：自适应增强；最近的k个邻居；朴素的贝叶斯；神经网络；随机森林；随机梯度下降；支持向量机。自适应增强的基本估计器和分类算法分别是树和SAMME.R。对于k最近的邻居，邻居数为5，具有欧几里德度量标准和均等权重。该算法是朴素贝叶斯算法的典型特征。关于神经网络，隐藏层数，激活算法，求解器，正则化参数和最大迭代数分别为100，logistic，Adam，0.0001和200。随机森林的树木数量和分裂极限分别为10和5。关于随机梯度下降，与线性支持向量机算法一起使用时，分类损失函数是铰链，学习率恒定。随机梯度下降的正则化方法是最小绝对收缩和选择算子-L1。迭代次数为1000，每次迭代后都会进行数据改组。对于支持向量机，成本，内核，数值公差和迭代极限分别为1，线性，0.001和100。
    　　 在模型开发之后，使用曲线下面积评估并比较了毫升模型在看不见的验证数据集上的性能。除了AUC，还计算了分类准确性，敏感性，特异性，F1度量，精度和召回率。对于敏感性，专一性，F1量度，准确性和召回率指标，给出了每个目标类别的值。为了避免抽样偏差和过于乐观的结果，所有毫升模型均在10个不同的，看不见的验证数据集上进行了验证。因此，计算并给出了每个指标的平均值。使用平均AUC值的标准偏差评估毫升分类器的稳定性。SD越低，毫升算法的稳定性就越高。。在成对分析中应用Bonferroni校正。还使用平均等级进行了进一步的比较。小于0.05的两尾调整p值表明具有统计学意义。分类的参考标准是TCIA报告的LGG的1p/19q编码状态。在TCIA的“LGG-1p19qDeletion”集合中的159位患者中，有107位LGG患者符合入选标准，并包括在本研究中。通过排除具有高共线性的放射特征，特征的总数减少到13个。五个来自对比增强的T1W，其余八个特征来自T2WMRI图像。这些功能已包含在基于算法的功能选择过程中。在13个特征中，通过特征选择算法为每个数据样本选择了5个。总共13个特征中有9个作为选定特征出现在样本中。选定的放射学特征分类如下：两种常规特征；两个直方图特征；五个GLZLM功能。最重要的三个重复放射特征如下：T2WMRI的直方图偏度；在T2WMRI中强调GLZLM-高灰度级区域；T2WMRI中的histogram-entropy-log10，考虑到所有样本数据集，显示10次出现。
    　　 在不可见的验证数据集中检测具有1p/19q编码缺失或非编码缺失的LGG时，七种毫升算法的平均分类性能，稳定性和统计比较。给出了每种模型的接收器工作特性曲线和采样。在Friedman检验中，毫升算法之间存在统计学差异，x2的毫升算法是神经网络，其平均AUC和分类准确度值分别为0.869和83.8％。另一方面，神经网络，朴素贝叶斯，支持向量机，随机森林和随机梯度下降的预测性能在统计学上无显着差异，调整后的p大于0.05。这五种算法的平均AUC和分类准确性值分别为0.769至0.869和80.1至84％。在这五种算法中，具有高稳定性的前三个算法是随机森林，随机梯度下降和神经网络。
    　　 在这项研究中，评估了基于毫升的MRI纹理分析在预测LGGs1p/19q缺失状态方面的潜在价值。主要发现是基于从常规T2W和对比增强的T1W序列获得的放射线数据，可以正确且无创地对大约五分之四的LGG进行分类。还有其他次要但重要的发现，首先令人满意的分类结果不仅限于单个毫升算法。相反，大多数毫升算法可用于相同目的。出国看病服务机构认为这具有很大的价值，因为使用单个分类器的成功可能与偶然因素有关，并且可能存在普遍性问题，因此使用具有不同数学背景的各种毫升分类器的良好性能将为该技术的临床采用提供基础。其次，出国看病服务机构证明了特征选择过程对不同的患者数据集样本敏感，因此每次采样都会在某种程度上导致选择不同的特征子集。发现可能表明，考虑到未来作品的可再现性，报告放射学作品中的单个特征子集是不够的。不同的样品中建立的特征频率可能是更普遍意义的特征选择很重要。第三，在共线性方面，许多功能是多余的，具有与其他功能相似的信息，每个放射工作流程都需要考虑这些功能。第四，基于几个切片的体积分割技术将是在临床实践中实施此方法的有效方法，可提供令人满意的预测纹理信息，并避免在临床实践中使用过多的分割时间。
    　　 尽管关于LGG的MRI纹理分析的一些工作可以预测1p/19q编码状态，但以前的每项工作都有相当独特的技术和统计研究设计，这也是该领域的常见问题放射学。研究增强对比度的T1W和T2W-FLAIR序列。使用多机构数据和单一毫升算法，报告了基于前15个放射学特征的外部验证AUC值为0.692和0.690。在另一篇以前的著作中使用逻辑回归和自举测试评估，纹理模型的内部验证AUC为0.960。特征选择是使用引导程序方法在所有数据集中完成的，这可能会引入偏差，因为特征选择算法会在验证之前泄漏到数据中。同样，当比较作者的两份考虑外部和内部验证性能的作品时，这种潜在的偏见也很明显，分别是0.690-0.692和0.960。使用基于过滤直方图的MRI纹理分析以及多个序列来检测1p/19q小码。表观扩散系数图是最有用的序列。对于LGG，未经过滤的纹理特征可预测1p/19q基因型，AUC为0.811。但是，作者使用未经验证和毫升的常规统计方法。一种不同的机器学习方法，即字典学习方法，该方法具有结构化的不连贯性。对于1p/19q编码，他们的最佳模型使用未增强的T1W序列实现了0.685的内部验证AUC。单个毫升算法报告的测试AUC为0.760。但是创建了一个单独的训练和验证数据拆分，该拆分将受到机会因素的影响，并且对于该算法在看不见的数据上的稳定性缺乏了解。二次支持向量机和T2W，T2W-FLAIR和对比度增强的T1W序列，获得了80％的独立验证精度。尽管如此，独立验证队列仅包括五名患者。使用未经验证的常规统计方法。只报告了某些选定纹理特征在统计上的显着差异，而未创建统计模型。更多病例中使用了相同的TCIA数据，有趣的是包括活检后患者和不同的影像学方案。使用卷积神经网络并且不进行数据扩充，该方法在看不见的验证数据上的准确性为78.9％。通过模型的扩充和进一步训练，看不见数据的准确性达到了87.7％。考虑到上述所有先前的工作，很明显的趋势是使用单个或什至不使用毫升算法来处理这种高维数据。认为研究将为该方法的未来研究和临床应用提供见识，该方法使用多种简单到复杂的毫升方法，这些方法具有解决分类问题的不同数学背景。
    　　 在目前的工作中，根据平均排名值，排名前三的算法的平均AUC和准确度值分别为0.829至0.869和80.3至83.8％，差异无统计学意义。在某些样本中，看不见的验证数据的AUC值高达1.000。但这种性能可能与样本的特征以及仅仅是偶然因素有关。为了不夸大结果，提供的不是最佳结果，而是分类性能的平均值。由于验证方法存在明显差异，因此进行精确比较是不适当的，但是这些平均性能值似乎在其他研究中占有重要位置，尤其是当考虑许多先前作品的单个性能值时。差异无统计学意义。在某些样本中，看不见的验证数据的AUC值高达1.000。
    　　 这些结果的通用性受到某些限制。首先，这项研究是回顾性的，并基于公共数据。这是不利的，因为依赖于有限的数据。例如，当前的定量研究仅限于T2W和对比度增强的T1W图像，因为TCIA中提供的数据库缺少其他序列，这也阻止了进行可视化分析以进行比较。此外，由于数据库仅限于1p/19q的编码状态，因此无法评估神经胶质瘤的其他遗传变异，例如异柠檬酸脱氢酶。但在这项工作中介绍的技术管道可以应用于未来工作中的其他变异。其次，患者人数远小于TCIA提供的原始数据集。这是由于以下事实：原始数据集的患者具有不同的成像方案以及术后或活检后病例。小组将这些病例排除在研究之外，以创建更均匀和清晰的成像数据，因为纹理分析可能会受到图像采集差异和纹理变形的影响。选择具有统一方案的患者会使研究结果难以推广，因此未来的工作应侧重于不同的图像采集方案。第三，没有独立的外部验证数据集，这将是应对过度拟合的最佳策略。另一方面，出国看病服务机构使用10倍交叉验证技术创建了独特的，看不见的验证数据集，以验证模型的预测性能并将潜在偏差最小化。此外，计划在将来找到合适的数据时进行独立验证。第四，与留一法，自举和蒙特卡洛验证相比，采样次数似乎较低，与技术相比这些方法要简单得多。但在技术中，选择了训练样本中的特征，这限制了出国看病服务机构工作中样本的数量。第五，不是像大多数研究那样选择一个选定的特征子集，而是提出了各种选定的特征子集，因为出国看病服务机构执行了不同的特征选择程序。这为纹理分析提供了一个新的视角，即特征选择对数据样本的依赖性。第六，使用已经半自动执行的公开可用的基于切片的体积分割数据集。尽管三维分割对于获取整个肿瘤的纹理数据更为直观，但结果也证明了基于切片的分割将是3D方法的有效替代方法，从而避免了临床实践中过多的分割时间。第七，成像数据与用于基因组分析的小样本之间的潜在差异可能会引入一些偏差，这通常被认为是所有放射基因组研究工作中公认的问题。第八，由于纹理分析和毫升工具集成的局限性。传统的T2W和对比增强的T1WMRI基于毫升的纹理分析可能是预测LGG1p/19q编码状态的有前途的技术。结合使用这种技术和各种毫升算法，可以将超过五分之四的LGG正确分类到看不见的数据集上。出国看病服务机构希望这项工作将通过其技术和统计研究渠道为将来的研究提供基础。
 
出国看病概况

海外医疗在国外发展较为成熟，比如在欧美等医疗技术发达国家，很多医院都设有国际病人办公室并配备多语种医学专业翻译人员，就医流程和模式都已相对成熟。在国内，海外医疗虽然还属于新兴行业，但发展势头迅猛，发展潜力巨大，市场前景广阔。
　　 从中国经济发展水平和消费能力预测，未来10年时间，海外医疗市场及其相关产业的市场的巨大潜力，有可能超过数百亿美元。
出国看病适应症
靶向药物
 

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