本文是一篇临床医学论文，影像组学是一种新兴的影像学方法，因其无创、客观的优势已逐渐应用于唾液腺疾病，如唾液腺肿瘤的鉴别诊断及治疗预后、评估唾液腺功能损伤、唾液腺炎性疾病的诊断等，本文就影像组学在唾液腺疾病的研究进展进行综述。
资料与方法
1研究对象
回顾性分析2015年1月至2020年12月于济宁市第一人民医院医院行颌颈部MRI检查并经手术切除或病理活检证实的唾液腺肿瘤患者共372例。依据纳入和排除标准，排除25例临床和病理以及影像学资料缺失、37例图像质量差、14列病灶过小的共76名患者。最终有296列患者纳入研究，良性肿瘤238例和恶性58例。
临床医学论文怎么写
纳入标准：⑴病人行MRI前没有以有创性的方法影响病灶；⑵各种资料完整(包括临床、病理、影像资料)。
排除标准：⑴图像质量差影响观察(运动伪影、磁敏感伪影等)；⑵病灶过小(最大径线小于1cm)。
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2研究方法
2.1图像的获取及扫描参数
所有病人的图像自同一台西门子3.0T MR扫描仪上采集，使用头部专用12通道线圈和颈部专用4通道线圈。扫描方法为颌颈部平扫，定位像扫描后，轴位T1WI、T2WI、DWI参数如表1所示，ADC在DWI的基础上生成。图像以DICOM格式存入硬盘。
2.2图像感兴趣区分割、特征提取及筛选、模型建立
良、恶唾液腺上皮性肿瘤以8:2的比例随机划分为训练集(良性：190；恶性：46)与验证集(良性：48；恶性：12)；唾液腺亚型以8:2的比例随机划分为训练集(多形性腺瘤：92；基底细胞腺瘤：37；腺淋巴瘤：61；恶性：47)与验证集(多形性腺瘤：23；基底细胞腺瘤：9；腺淋巴瘤：15；恶性：11)。训练集与验证集的患者临床资料(年龄、性别、组织分型、形态、位置)无显著差异(p＞0.05)。运用ITK-SNAP开源软件进行手动分割，所有图像均由1名影像专业研究生勾画完成，并由一名高年资的颌颈部方向影像医生复核。在勾画过程中包括囊变、坏死及血管，沿病灶边缘勾画病灶的整个区域。最初影像专业研究生与高年资影像医生同时勾画50例病人的MRI图像，两周后由研究生再次勾画，用组间和组内相关系数(ICC)检验ROI的可重复性，则说明重复性良好。在取得良好的一致意见后(ICC＞0.75)继续勾画。
将图像整理后导入使用uAI Research Portal平台(上海联影智能医疗科技有限公司)，去掉无效数据(如文本信息、空数据和无效数字等)后，于T1WI、T2WI、ADC图中分别得到了2600个特征，序列联合一共提取了7800个特征。通过平台对全部特征进行特征筛选，首先使用Z-Score方法对特征进行标准化，再使用ANOVA进行特征的初筛，然后用LASSO再次筛选，以最小化过拟合，减少建模中影像组学特征的偏差，其中鉴别唾液腺肿瘤良恶性的组学模型在LASSO过程中使用了5倍交叉验证以确定最佳参数。
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结果
1唾液腺肿瘤患者的临床与常规MRI特征
本研究296例患者年龄介于10-92岁，平均年龄为(53.3±14.8)岁，长径范围1.0cm-5.5cm，平均长径(2.33±0.80)cm。296例唾液腺肿瘤位于腮腺、颌下腺、舌下腺及小涎腺分别有255、25、3、13例。其中良性肿瘤238例，包括115例多形性腺瘤(48.3%)、46例基底细胞腺瘤(19.3%)、77例腺淋巴瘤(32.3%)。良性唾液腺上皮性肿瘤患者年龄介于10-76岁，平均年龄为(52.54±14.74)岁，长径范围1.0-5.3cm，平均长径(2.24±0.70)cm。其中多形性腺瘤患者年龄介于10-76岁，平均年龄为(45.4±16.1)岁，长径范围1.1-5.3cm，平均长径(2.01±0.62)cm。基底细胞腺瘤患者年龄介于27-74岁，平均年龄为(54.7±9.6)岁，长径范围1-4.2cm，平均长径(2.01±0.62)cm。腺淋巴瘤患者年龄介于37-76岁，平均年龄为(61.8±8.0)岁，长径范围1.2-3.9cm，平均长径(2.37±0.62)cm。恶性唾液腺上皮性肿瘤患者年龄介于12-92岁，平均年龄为(56.29±14.88)岁，长径范围1.1-5.3cm，平均长径(2.74±1.04)cm。(临床及影像资料见表2、病理学类型见图2)
多形性腺瘤平均ADC值(1.58±0.32)×10-3mm2/s。基底细胞腺瘤平均ADC值(1.23±0.18)×10-3mm2/s。腺淋巴瘤平均ADC值(0.82±0.13)×10-3mm2/s。恶性唾液腺上皮性肿瘤平均ADC值(1.19±0.23)×10-3mm2/s。(表3)
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2良、恶性唾液腺肿瘤的二分类影像组学模型
良、恶性唾液腺上皮性肿瘤按8：2比例分为训练集(良性：190；恶性：46)与验证集(良性：48；恶性：12)。一致性检验，观察者内部及观察者间的ICC分别是0.867-0.956，0.856-0.945。采用ANOVA后T1、T2、ADC以及三者联合分别筛选出811、636、924、2371个有意义特征，通过LASSO降维后T1、T2、ADC以及三者联合分别筛选出74、21、43、154个最有价值特征。筛选的T1WI特征包括3个形态学特征(Shape-based)，1个灰度游程矩阵特征(GLRLM)，经滤波器处理后有共70个高阶特征，包括一阶特征(12个)、形态学特征(16个)、纹理特征(42个)；T2WI图选择的特征有2个形态学特征、19个经滤波器处理后得到的高阶特征，包括一阶特征(2个)、形态学特征(2个)、纹理特征(15个)；ADC图选择的特征有3个形态学特征、40个经滤波器处理后得到的高阶特征，包括一阶特征(6个)，形态学特征(2个)，纹理特征(32个)；联合后选择的特征有3个形态学特征、2个纹理特征(GLRLM 2个)、1个一阶特征，148个经滤波器处理后得到的高阶特征，包括一阶特征(15个)、形态学特征(36个)、纹理特征(97个)。
在训练集中，T1WI、T2WI、ADC、T1WI+T2WI+ADC模型的AUC分别是0.909、0.879、0.940、0.950；敏感度分别为0.89、1.00、1.00、1.00；特异度分别为0.84、0.84、0.97、0.89；精确率分别是0.57、0.62、0.90、0.69；F1-score分别是0.70、0.77、0.95、0.82；准确率分别为0.85、0.88、0.98、0.91。验证集中T1WI、T2WI、ADC以及T1WI+T2WI+ADC模型的AUC分别是0.828、0.803、0.818、0.899；敏感度分别为0.73、0.70、0.55、0.64；特异度分别为0.83、0.82、0.98、1.00；精确率分别是0.50、0.50、0.86、1.00；F1-score分别是0.59、0.58、0.67、0.78；准确率分别为0.81、0.81、0.90、0.93。(表4、图3-6)。经Delong检验，T1WI、T2WI、ADC以及T1WI+T2WI+ADC模型的AUC值两两比较均无明显统计学差异(P>0.05)。
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结果...............................................12
讨论..........................................17
结论...............................................28
讨论
1鉴别唾液腺肿瘤性质及亚型的意义
唾液腺肿瘤约95%发生于腺上皮组织，唾液腺上皮源性肿瘤种类复杂多样，其中多形性腺瘤最为多见，其次为腺淋巴瘤；恶性肿瘤中黏液表皮样癌最为常见,其次是腺样囊性癌[1、8-9]。本研究的良性肿瘤病例中多形性腺瘤最多，其次是腺淋巴瘤，恶性病例中黏液表皮样癌和腺样囊性癌分列一、二位，符合上述比例。
临床医学论文参考
资料表明唾液腺上皮性良、恶性肿瘤的好发部位相同,以腮腺最多,其次是腭部小唾液腺、下颌下腺；发病年龄主要集中于20-70岁之间。本研究收集296例患者，年龄介于10-92岁，平均年龄为(53.3±14.8)岁，位于腮腺253例，下颌下腺26例，舌下腺及小涎腺9例，与文献资料相符。唾液腺肿瘤种类繁多、生物学行为各不相同，且良性肿瘤和低度恶性肿瘤间影像及临床表现存在重叠，由于细针穿刺活检的有创性，以及取材问题、临床医师经验不同而使诊断结果不明确，使术前的肿瘤定性诊断成为一个难题。而在术前通过影像鉴别唾液腺肿瘤的性质及其亚型对于患者的治疗和预后有很大的意义，多形性腺瘤易发生恶变和复发，因此多建议进行浅表或者全腺体切除术。腺淋巴瘤的恶变及复发少见，可采用肿瘤切除术。基底细胞腺瘤除膜性型预后较差外，其它类型只需局部切除便可达低复发的效果。
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结论
1、基于多参数MRI影像组学模型有术前鉴别唾液腺良、恶性上皮性肿瘤的潜能，T1WI模型、T2WI模型、ADC模型以及T1WI+T2WI+ADC联合模型的效能均较好，从而有助于临床治疗决策。
2、基于多参数MRI影像组学模型对于鉴别唾液腺上皮性肿瘤亚型(多形性腺瘤、基底细胞腺瘤、腺淋巴瘤、恶性肿瘤)有良好的诊断效能和应用前景。
参考文献（略）