编者按
：
“AME 作者面对面” 是微信公众号 “AME科研时间” 的特色专栏。编辑部精心挑选了发表在 AME 旗下杂志的优秀论著，诚邀作者总结亮点，分享研究成果，旨在进一步推动医学同行之间的交流和进步。
分享团队：
所刊杂志：
Quantitative Imaging in Medicine and Surgery
（
点击查看杂志详情与影响因子
）
文章标题：
基于基线
18
F-FDG PET 影像组学预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者的治疗反应及预后：病灶选择及分割方法是否重要？
（
Radiomics based on
18
F-FDG PET in predicting treatment response and prognosis in newly diagnosed DLBCL patients: does lesion selection and segmentation methods matter?
）
该研究回顾性地收集了2015年1月到2021年12月于四川大学华西医院核医学科行基线
18
F-FDG PET/CT的533例弥漫大B细胞淋巴瘤患者。探究病灶选取及感兴趣区分割方法对治疗反应及预后预测模型效能的影响，以及影像组学对临床特征的增益价值。
研究基于代谢最高病灶、体积最大病灶及全身病灶，分别结合五种感兴趣区分割方法（SUV2.5, SUV4.0，25% SUVmax，41% SUVmax and manual）构建治疗反应及预后预测模型。治疗反应模型分类根据治疗结束
18
F-FDG PET/CT多维尔五分法分为完全反应和非完全反应，预后模型根据2年内是否出现进展、复发或死亡分为两类。结果显示，基于不同病灶选择及感兴趣区分割方法所建立的治疗反应及预后预测模型的影像组学特征不同，模型的AUC分布于0.58～0.768之间，但Delong试验显示，各模型的预测效能并无统计学差异（
P
>0.05）。除上述影像组学模型以外，本研究另建立了临床特征模型、TMTV模型及包含了临床特征及影像组学特征的综合模型，结果显示综合模型的治疗反应及预后预测效能均最高（AUC分别为0.908和0.837）且Delong试验显示差异具有统计学意义（
P
<0.05）。
由此得出结论，病灶的选取及感兴趣区的分割方法并不影响
18
F-FDG PET影像组学模型对弥漫大B细胞淋巴瘤治疗反应及预后的预测效能。此外，影像组学特征对临床特征具有潜在的增益价值。当然还需要更多进一步的研究论证。
（论著
中文信息由第一作者整理提供，欲览英文原文请扫描下方二维码）
周怡，2017年毕业于西南医科大学，同年就读于四川大学华西临床医学院，师从田蓉教授，2023年取得核医学科博士学位，并就职于四川大学华西医院核医学科，2024年晋升为主治医师。曾获得四川大学优秀研究生、四川大学优秀毕业生、博士研究生创新奖学金等荣誉。作为第一作者的论文发表在
European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging、Clinical Nuclear Medicine
等杂志上，参与发表SCI论文10余篇。
