1. 研究目的与意义
㈠课题研究的现状及发展趋势
在我国，每65人当中就有1名癌症患者，每年有超过400万人被确诊癌症，每天有超过1万人确诊癌症，每分钟就有超过5人死于癌症，中国癌症发病率、死亡率位列全球第一[1]。目前，恶性肿瘤已经成为严重威胁我国国民身心健康和家庭稳定的重大疾病。对于传统治疗方案来说，中晚期和早期无法进行手术切除病灶的癌症患者，放射治疗（Radiation Therapy, RT）是恶性肿瘤治疗的重要手段之一。尤其随着图像引导近距离放射治疗技术的开展，放射治疗已经成为众多肿瘤公认的首选治疗方案。然而，由于不同患者肿瘤之间、同一患者的不同肿瘤组织和同一肿瘤内部都存在异质性，且基因状态也会因时而异，所以不同患者经过放射治疗的效果千差万别。我们如果能在进行放疗前预测患者肿瘤的放射敏感性和放疗后肿瘤的退缩情况，这对于治疗方案的选择以及提高患者的治疗率和生存率均有着非常重要的意义，制定个性化精准放疗方案是目前在放疗领域亟待解决的问题。因此，放射组学便逐渐进入了人们的视野[2-3]。放射组学的概念在2012年由LAMBIN等提出，放射组学应用大量的自动化数据特征化算法将医学影像图像进行ROI分割，并将其转化为具有高分辨率的可挖掘的特征空间数据，通过计算机软件对其进行大量放射组学特征的提取，然后建立诊断预测模型、基因表型模型和疗效评价模型等一系列临床应用模型,有助于疾病筛查、性质诊断、治疗效果评价乃至预测疾病发展方向[4-5]。通常来说，放射组学通过特定技术处理图像，分割病灶，运用机器学习算法高通量提取病灶的放射组学特征信息，在对肿瘤患者在诊断和治疗过程中，从CT、MRI、PET等传统的医学放射的影像学资料中，可以获取的多种组学特征包括影像组学（Radiomics）、剂量组学（Dosiomics）以及轮廓组学（Contouromics）。这些放射组学特征是人类单靠肉眼无法看到的，且是客观参数，不受主观因素影响，它为非侵入性地量化病灶异质性提供了机会。其中影像组学通常用于描述肿瘤区域的直方图强度、肿瘤形状以及肿瘤纹理等各种特征信息；剂量组学主要用于描述计划靶区的放射剂量分布信息；轮廓组学主要用于描述肿瘤组织区域和危及器官的空间几何位置关系。多项研究表明，影像组学特征、剂量组学特征以及轮廓组学特征均和患者的肿瘤放射治疗的预后密切相关[6-8]。同时，放射组学还与基因组学和蛋白质组学等相关组学相互联系并不断发展的。放射基因组学利用影像学手段显示人体组织水平、细胞和亚细胞水平的变化，实现其生物学行为在分子影像上的定性和定量研究。放射基因组学在疾病的预防、诊断、治疗、预后以及药物研发提供了巨大的帮助，在基因功能分析和基因治疗研究方面也显示出良好的前景[9-10]。
随着深度学习和机器学习算法的发展，在人工智能的时代大背景下，其在医学领域的多种应用正在被证明。此外，人工智能技术已经成为影响医疗行业发展和提高医疗服务水平的重要因素。以肾脏肿瘤的诊断为例，传统医学影像诊断模式依赖于诊断医师，诊断准确性易受医师主观因素和业务能力的影响，在我国医疗资源相对紧张、诊断医师的工作繁重的情况下更易出现误漏诊情况，而放射组学在影像诊疗系统中的辅助应用可大大提高诊断医师的工作效率和诊断准确率[11]。近几年来，放射组学作为精准医疗时代的新兴领域，在诊断肿瘤、评估预后等多方面都取得了一定成果，其在解决传统影像学所面临的难题上有巨大潜力。放射组学有望应用于疾病诊疗的各个环节，在精准医学时代发挥其巨大作用。这也是本次研究的研究背景以及放射组学目前的发展趋势。
2. 研究内容和问题
㈠基本内容
1.多视角特征之间的一致性：本课题拟利用机器学习算法，开展基于多组学的肿瘤放疗预后预测系统的技术框架设计和研发，为精准放疗计划的制订提供技术的解决方案。进行放射组学的应用框架通常为五步，图像获取及重建、图像分割以及绘制、组学特征提取和量化、数据库的建立与共享、组学特征的模型构建。对于本次研究而言，主要关注的就是放射多组学特征协同建模过程。在放射多组学研究中，一旦肿瘤区域确定，便可以提取特征数据，这些组学特征包括肿瘤直方图强度，肿瘤形状、纹理结构类型，以及肿瘤的定位和与周围组织的关系。综上所述，会有大量组学特征会被提取出来，因此维度减少和特效性特征的筛选对于系统最佳性能的表现是至关重要的，除了进行特征选取来获取信息量大且非冗余的特征外，特征的高度重复性也十分重要。在进行特征提取后，
2.协同建模过程中多视角特征之间的权重：模型构建之前应该选择建模算法，选择几个较复杂的、通常预测准确率较高的模型或者选择几个较为简单的、可解释度高的模型。同时，拟采用视图间一致性约束与视图间自适应加权相结合的技术方案，在不同的组学特征空间进行学习时，我们利用一致性约束来保证同一样本在不同组学特征空间预测的结果尽量一致；同时利用香农熵来自适应学习每个视图的权重系数，对于包含模式信息较少的视图，为其分配较小的权重，反之，则为其分配较大的权重。当多个模型同时构建时，每个模型各自进行参数调整，调参的方法包括预先定义参数候选值集合，然后分别代入，选择最优模型值；遗传算法、单纯型搜索法；在深度学习中，通常预先定义损失函数，然后让模型自动调参。最后，对比各模型的准确度、复杂度、可解释度和运算效率，综合考量后确定最终模型。
3. 设计方案和技术路线
㈠研究方法
1.阅读文献，利用可视化文献分析工具分析文献；收集相关算法资料，使用Python语言实现算法程序编程；
2.进行多组学特征数据提取，选择特征数据并完成多组学特征数据协同建模；
4. 研究的条件和基础
1. 南通大学图书馆提供丰富的文献资源，可以查找到相关文献；
2. 生物信息学教研室机房提供了一个良好的学习和实验研究环境；
3. 有3D Slicer影像处理程序，PyCharm等程序实现工具，并使用python程序语言和CiteSpace等文献分析工具的使用环境以及相关使用说明。
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