放射组学是指从放射图像中提取定量可挖掘的纹理特征，这其中包括人眼无法感知的影像学特征。近年来，随着计算机科学和人工智能领域的飞速发展，放射组学诊断应用的研究呈指数级增长。大量的研究表明，放射组学在识别突变、鉴别良恶性肿瘤、肿瘤分级、以及预测治疗反应和预后等方面效果极佳。放射组学特征的标准化至关重要，众所周知，定量纹理特征会受到采集参数、扫描仪类型、分割的变化、图像预处理步骤和呼吸运动的不利影响。然而，最近的一项meta分析显示，大多数放射组学研究由于缺乏特征再现性分析使其受到阻碍。

    心脏磁共振成像(CMR)最近被较多的应用于到放射组学中，一系列研的究表明放射组学对心脏成像有重大贡献。CMR电影图像的放射组学可以在心动周期的不同阶段(即收缩期、舒张期或整个心动周期)的上进行电影成像。然而，心动周期可能会影响CMR电影成像放射组学特征的可重复性，但这一问题在以往的研究中尚未得到解决。

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      近日，发表在European Radiology杂志的一项研究评估了CMR电影成像的放射组学特征在心动周期中是否发生变化，并研究了CMR电影成像的放射组学特征的可重复性，为进一步规范CMR电影成像放射组学的应用提供了参考依据。

    本项回顾性研究纳入了59位行CMR检查的健康成年人。两名观察者在覆盖整个心脏周期的三个连续的心室中短轴电影图像的4D stack上对心肌进行了分割。总共提取了352个放射组学特征。变异系数和类内相关系数分别用于评估整个循环的特征变异性和观察者之间的可重复性。

    约55％的放射组学特征在整个心动周期中表现出较大的变异性。 原始特征比Laplacian of Gaussian-filtered特征具有更大的变异性（73.8％对48％）。 与舒张末期（77.8％，62.2％和41.7％）和收缩末期图像（81.5%, 74.1%, 和58.8%）相比，4D stack电影成像的特征具有较高的可重复特征比例（92.0％，87.7％和76.1％），组内相关性截断值分别为³0.80、> 0.85和> 0.90。

图a 在88个原始放射组学特征中，共有65个(73.8%)变异系数>为20%，是变异特征比例最高的特征。 LoG-2-filtered的放射组学特征在88个特征中有38个(43.1%)，变异系数>为20%，是所有纹理特征中最稳定的特征。

图b 原始的一阶特征和灰度大小区域矩阵特征在心动周期内变化最大，而灰度共生矩阵特征仍然是最稳定的特征类。

图c-e 在LoG-2-filtered放射组学特征中，一阶特征在通过心动周期的稳定性方面比没有任何滤波的一阶特征表现出更好的性能。与原始的放射组特征相似，灰度大小区域矩阵特征类是变化最大的特征类，而灰度共生矩阵特征类是最稳定的特征子类。

    在心动周期期间CMR电影成像的放射组学特征有很大的变化。与舒张末期和收缩期末期的电影成像相比，4D电影成像的放射组学特征具有更强的可重复性。因此在使用CMR电影成像放射组学时，应该考虑心动周期对特征可重复性的影响。

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原始出处：

Deniz Alis,Mert Yergin,Ozan Asmakutlu,et al. The influence of cardiac motion on radiomics features: radiomics features of non-enhanced CMR cine images greatly vary through the cardiac cycle.DOI:10.1007/s00330-020-07370-y

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