使用成像生物标志物探险家 (野山羊) Radiomics 的指南和经验

Summary

我们描述了一种用于医学影像 radiomics 研究的开源工具, 以及如何使用这个工具。此外, 一些已出版的作品, 已使用野山羊的不确定性分析和模型建设展示。

Abstract

成像生物标志物探险家 (野山羊) 是一个开源工具的医学成像 radiomics 工作。本文的目的是描述如何使用山羊的图形用户界面 (GUI), 并说明如何在临床研究中使用了野山羊的计算功能。野山羊允许输入 dicom 图像与 dicom 辐射治疗结构文件或顶点文件。一旦图像被导入, 在数据选择 GUI 中, 野山羊就有工具来操纵图像的查看, 测量体素值和距离, 并创建和编辑轮廓。野山羊有27预处理和132功能选择来设计特征集。每个预处理和特征类别都有可以更改的参数。从野山羊的输出是一个电子表格, 包含: 1) 每一个功能, 从功能集计算每个轮廓的数据集, 2) 的图像信息的每个轮廓在一个数据集, 和 3) 的预处理和功能与他们所选择的使用摘要参数.从野山羊身上计算的特征已经用于研究不同成像条件和生存模式下的特征的变异性, 以改善目前的临床模型。

Introduction

在医学上, 患者疾病诊断通常包含大量的诊断检查, 如 x 光、超声、计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层成像 (PET), 以协助确定病人护理的过程。虽然医生使用这些图像定性地评估病人的诊断, 可能有额外的数量特征, 可以提取, 以指导病人的护理。其基本原理是, 这些特征可能代表了在宏观尺度¹上表达的蛋白质和基因组模式。将这些量化信息与当前的临床信息 (如、患者的人口统计数据) 相结合, 可能会允许更多的个性化病人护理。这是 radiomics 背后的理论: 体素水平上的图像特征分析。特征通常分为5大类: 灰度共生矩阵、灰度级运行长度矩阵、邻域强度差分矩阵、直方图和形状。

成像生物标记资源管理器 (野山羊) 是一个开源工具, 用于 radiomics 工作²。图形用户界面 (GUI) 是在 MD 安德森癌症中心开发的, 目的是促进定量特征的提取和计算, 以帮助癌症治疗中的决策。在线可以使用源代码³和 stand-alone⁴版本。野山羊计算医疗 radiomics 中使用的5种最常见的功能类别, 并可为每个功能类别设置参数。类别有: 灰度共生矩阵⁵、灰度级运行长度矩阵

Protocol

1. 安装山羊

注意: 要安装源代码版本, 请转到步骤1.1。或者, 要安装 stand-alone 版本, 请转到步骤1.2。

1. 源代码版本
   1. 转到野山羊源代码版本网站³。下载 "IBEX_Source. zip" 和 "How_to_use pdf" 文件。在 "How_to_use pdf" 文件中查找必备使用最新的野山羊版本。
      注意: 野山羊只在32位和64位 Matlab 版本中分别工作2011a 和2014b。
   2. 下载完成后, 解压 "IBEX_Source. zip", 并将 \n IBEX_Source 文件夹添加到本地路径。
      注意: 有关如何添加路径的说明, 可在 "添加路径"²⁶的 "软件引用" 页上找到。
   3. 在命令窗口中键入 "IBEXMain" 以启动野山羊。
2. 独立版本
   1. 去 stand-alone 版本网站⁴。如果第一次安装野山羊, 请转到 "依赖性" 文件夹并下载/安装 "MCRInstaller.exe"、"vc2005redist_x86_new" 和 "vc2012redist_x....

Results

来自野山羊的输出是一个电子表格 (参见图 4), 其中包含3选项卡。"结果" 选项卡包含数据集中每个 ROI 的功能值 (图 4A)。"数据信息" 选项卡包含有关从数据集中的每个 ROI 中获取的图像的信息 (图 4B)。"功能信息" 选项卡包含与为特征类别选择的参数和用于该功能类别的预处理 (图 4C) 一起使用的功能的综合列表。

从医学图像中计算出的野山羊特征已经在几个方面得到了应用。亨特et al.使用早期版本的野山羊来识别健壮的图像功能¹⁹。最.......

Discussion

野山羊是医学影像 radiomics 研究的有力工具。迄今为止, 它主要用于放射肿瘤学的目的, 由 MD 安德森 radiomics 组进行的研究。野山羊允许操作的 roi 和计算功能在5主要特征类别。源代码版本的野山羊允许用户设计的应用程序, 是不是已经部分的野山羊, 如灰度级区域矩阵的功能。

roi 的主要步骤包括图像的导入、轮廓的绘制、数据集的 roi 选择以及特征集的创建。精确的轮廓是必要的, 因为特征仅在这些区域中计算, 因此不准确的轮廓将提供不准确的特征值。因此, 在这些特征之间发现的任何关系不准确的轮廓和结果将是虚假的。特征参数的选择也是一个重要的步骤。例如, 更改灰度级共生矩阵的步长大小可能会影响从矩阵计算出的特征。这可能取决于图像类型 (即、MRI、CT 或 PET)、用于调查的站点 (如、NSCLC 与头颈部) 以及研究的目的 (例如, 创建生存模型与将图像特征与基因组连接起来)。应根据物理或生物推理选择特征参数,例如, 是否有一个原因, 即步骤大小为4在共生矩阵中具有生物学相关性？特征参数.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Excel	Microsoft Office		任何版本的 excel 都应该可以工作。
Matlab	MathWorks		仅在 32 位 Matlab 2011a 或 64 位 Matlab 2014b 上使用 IBEX。