癌症影像建模 癌症影像建模图

癌症影像建模是现代医学影像技术与人工智能、学习等先进计算技术相结合的产物，它通过从医学影像中提取大量定量特征，构建数学模型，实现对癌症的诊断、预后预测和治疗方案优化。以下是癌症影像建模的主要技术和应用领域：

胃癌影像筛查AI模型

阿里巴巴达摩院与浙江省肿瘤医院联合研发了全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE，该模型首次利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶。这一突破性技术通过AI识别平扫CT中难以察觉的细微病灶特征，对胃癌风险进行评估，再推荐高风险人群进行胃镜检查。

DAMO GRAPE模型在实际临床应用中表现出色，在全国20家医院近10万人的大规模临床研究中证明，其有望提升胃癌检出率，并辅助影像医生提升敏感性。该模型对胃癌高危人群的初筛检出率达到24.5%，且检出病例中约40%为无症状胃癌患者。

多癌种统一分析模型

阿里巴巴达摩院医疗AI实验室提出了CancerUniT模型，这是一种多癌图像分析统一模型。该模型以Mask Transformer语义分割为基础，将肿瘤表示为Transformer中的语义Query，并为不同器官中肿瘤及其子类型建立语义层次结构，能同时解决CT图像中多种肿瘤(及其子类型)的检测、分割和诊断任务。

肺癌影像建模技术

肺癌作为全球死亡率最高的癌症，其影像建模技术发展迅速。学习通过卷积神经网络对CT影像的精准解读，不仅能识别肿瘤的位置和形态，还能预测其恶性程度。联影医疗的AI-CT系统在早期肺癌筛查中，将微小肺结节(小于5毫米)的检出率从75%大幅提升至95%。

苏州医工所高欣课题组提出了一种融合瘤周影像特征的影像组学新思路，可精准预测肺癌淋巴结转移。该研究从肿瘤区域和瘤周区域提取高通量影像组学特征，建立的混合模型(GPTV)在预测早期非小细胞肺癌淋巴结转移方面表现出色(AUC=0.843)。

肝癌预后预测模型

通过机器学习分析增强CT影像组学，研究人员开发了能够预测肝癌术后复发风险的模型。该模型将影像组学标签与临床数据结合，建立了术前和术后预测模型，与传统的临床对照模型和常用的分期系统相比，其预测性能更为优越。模型还对患者的复发风险进行了低、中、高的分层，有助于制定个性化的术后复查方案。

3D建模与手术规划

在骨肿瘤治疗领域，河南省肿瘤医院团队运用人工智能、3D打印技术创建精准的骨盆肿瘤三维模型进行手术设计，对肿瘤边界精准截骨，最大限度保留髋臼功能。医生将患者的薄层增强CT数据导入图像处理软件，利用人工智能算法对图像进行分割，生成精准的3D骨盆及肿瘤模型。

类似地，在肺癌手术中，技术专家利用3D影像模拟重建+VR虚拟现实投射技术，对"磨玻璃结节"进行精准定位，开展单孔胸腔镜手术，仅通过一个3公分左右的切口就实现了精细化切除，最大限度地保留了肺组织。

影像组学技术进展

影像组学通过从医学影像中提取高通量特征来量化肿瘤等重大疾病，在肿瘤表型分型、治疗方案选择和预后分析等方面表现出巨大优势。2024年医学影像领域的重要进展包括基于AI的多参数MRI肿瘤体积分析与局部前列腺癌预后相关性研究，以及MedImageInsight开源通用医学成像模型等。

影像组学分析流程通常包括图像预处理、病灶ROI勾画、特征提取和建模等步骤。在多模态PET/CT图像分析中，可采用生境划分方法将感兴趣区域进一步细分为多个亚区，以便更细致地分析和提取特征。