Обоснование. Анализ данных магнитно-резонансной томографии является основным методом для предоперационной дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей. Однако точное их разграничение только на основе визуальной оценки этих данных может быть затруднительно.

Радиомика — это количественный подход к анализу данных медицинских изображений, позволяющий выявить взаимосвязь данных визуализации с фенотипическими и генотипическими особенностями опухолей.

Ранее в ряде аналитических публикаций проводилось обобщение результатов исследований, посвящённых дифференциальной диагностике первичных внемозговых опухолей на основе принципов радиомики. Быстрое накопление новых клинических примеров и увеличение количества исследований по данной проблеме обуславливают необходимость их дальнейшего анализа и систематизации, что и послужило основанием для выполнения настоящей работы.

Цель — систематизировать существующие данные о возможностях радиомики для дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей.

Материалы и методы. Проведены поиск и анализ публикаций на русском и английском языках за последние пять лет. Поиск осуществлялся в системах PubMed/Medline, Google Scholar и еLibrary. В окончательный анализ включено 19 публикаций, касающихся дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей, в которых были приведены радиомические признаки, использованные для дифференциальной диагностики новообразований.

Результаты. Во всех исследованиях было показано наличие взаимосвязи между радиомическими параметрами (текстурными и гистограммными) и типом опухоли. Эффективность дифференциальной диагностики опухолей радиомическими моделями превосходила эффективность классификации новообразований рентгенологами.

Наиболее часто использовались следующие алгоритмы для создания математичесиких моделей классификации опухолей на основе радиомических параметров: метод опорных векторов, логистическая регрессия, случайный лес. Методы опорных векторов и логистической регрессии продемонстрировали лучшие и более стабильные результаты.

Заключение. Использование концепции радиомики показывает многообещающие результаты в дифференциальной диагностике первичных внемозговых опухолей. Дальнейшее развитие этого направления требует стандартизации как методов сегментации, так и набора признаков, а также эффективного метода математического моделирования.

论证。磁共振成像数据分析是术前原发性脑外肿瘤鉴别诊断的主要方法。然而，仅凭对这些数据的目测评估很难准确区分不同的原发性脑外肿瘤。

放射组学是一种分析医学影像数据的定量方法。其允许确定成像数据与肿瘤表型和基因型特征之间的关系。

此前，一些分析性出版物总结了根据放射组学原理对原发性脑外肿瘤进行鉴别诊断的研究结果。随着新临床病例的迅速积累和相关研究的不断增加，有必要对其进行进一步分析和系统化。这就是本研究的基础。

该研究的目的是系统整理有关放射组学在原发性脑外肿瘤鉴别诊断方面潜力的现有数据。

材料与方法。我们搜索并分析了过去五年中用俄语和英语发表的出版物。搜索是在PubMed/Medline、Google Scholar和eLibrary数据库中进行。最终分析包括19篇关于原发性脑外肿瘤鉴别诊断的出版物。这些出版物包括用于肿瘤鉴别诊断的放射组学特征。

结果。所有研究都表明了，放射组学参数（纹理的和直方图的）与肿瘤类型之间存在相关性。通过放射组学模型对肿瘤进行鉴别诊断的效率优于放射科医生对肿瘤进行分类的效率。

为了创建肿瘤分类的模型，我们最常使用了以下算法：支持向量法、逻辑回归法和随机森林法。支持向量法和逻辑回归法显示出更好、更稳定的结果。

结论。放射组学概念在原发性脑外肿瘤鉴别诊断中的应用显示出良好效果。这一方向的进一步发展需要分割方法和特征集的标准化，以及有效的数学建模方法。