ТЕКСТУРНЫЙ АНАЛИЗ КТ-ИЗОБРАЖЕНИИ В ДИФФЕРЕНЦИРОВКЕ ОПУХОЛЕВЫХ И НЕОПУХОЛЕВЫХ КИСТОЗНЫХ ОБРАЗОВАНИИ ПОДЖЕЛУДОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ: ВОЗМОЖНОСТИ В УСЛОВИЯХ предварительной обработки изображении и различных ПАРАМЕТРОВ СЕГМЕНТАЦИИ

Аннотация:

В настоящее время определение подтипа кистозного образования поджелудочной железы по-прежнему представляет значительные трудности. Возможности предоперационной инвазивной диагностики в большинстве случаев крайне затруднены по причине малоклеточности аспирата. Точная верификация характера изменений крайне важна для прогнозирования тактики ведения пациентов и планирования вмешательства. ЦЕЛЬ: Определить диагностическую значимость текстурного анализа КТ-изображений в дифференцировке опухолевых и неопухолевых кистозных образований поджелудочной железы; сравнить результаты применения двух режимов (2D и 3D) сегментации КТ-изображений; разработать диагностическую модель, включающую текстурные показатели, для дифференцировки опухолевых и неопухолевых кистозных образований поджелудочной железы. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: В исследование было включено 15 пациентов с муцинозными цистаденомами, 15 пациентов с серозными цистаденомами и 10 пациентов с постнекротическими кистами, которым была выполнена резекция образований с последующей гистологической верификацией. Всем пациентам было выполнено мультифазное КТ с контрастным усилением. Расчет текстурных показателей осуществлялся во все фазы контрастного усиления (нативную, артериальную, венозную и отсроченную) в условиях предварительной обработки изображений путем приведения последних к изотропному вокселю 1x1x1 мм (RES) и ограничения по плотности от 0 до 200 HU. Сегментация изображений проводилась в двух режимах — 2D и 3D. Статистика: Статистический анализ и визуализация полученных данных проводились с использованием среды для статистических вычислений R 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия). Для оценки дискриминативной способности текстурных показателей в отношении типов новообразований использовались тест Манна-Уитни и AUC с соответствующим точным 95% доверительным интервалом (95% ДИ). При проведении анализа первых главных компонент переменные включались в анализ после стандартизации. Отбор предикторов в многофакторную модель осуществлялся с использованием L1 (LASSO) регуляризации. Оценка дискриминативных характеристик полученной модели производилась с использованием наблюдаемых и бутстреп оценок (В=1000) AUC Хэнда-Тилла (AUC для мультиномиальных моделей) и коэффициента корреляции ф Мэтьюса. РЕЗУЛЬТАТЫ: Применение ЗD-сегментации является предпочтительным для дифференцировки опухолевых и неопухолевых кистозных образований ПЖ. Разработанная диагностическая модель с использованием текстурных показателей (INTENSITY-HISTOGRAM-Intensity-Histogram75th Percentile, MORPHOLOGICAL-Volume, INTENSITY-BASED-StandardDeviation) нативной и артериальной фаз сканирования при 2D-сегментации в качестве предикторов типа новообразования обладает следующими характеристиками: площадь под ROC-кривой — 0,89, чувствительность и специфичность в отношении постнекротических кист — 70 и 93,3%, в отношении муцинозных опухолей — 73,3 и 92%, в отношении серозных опухолей — 86,7 и 80%. Разработанная диагностическая модель с использованием текстурных показателей (MORPHOLOGICAL-SurfaceToVolume-Ratio, INTENSITY-BASED-StandardDeviation, GLCM-Correlation, GLSZM-ZonePercentage) нативной, артериальной и отсроченной фаз сканирования при ЗD-сегментации в качестве предикторов типа новообразования обладает следующими характеристиками: площадь под ROC-кривой — 0,96, чувствительность и специфичность в отношении постнекротических кист — 80 и 96,7%, в отношении муцинозных опухолей — 86,7 и 88%, в отношении серозных опухолей — 80 и 88%. ОБСУЖДЕНИЕ: На момент проведения исследования нами не было найдено ни одной работы, в которой бы анализировались все фазы контрастного усиления. Обзор имеющихся публикаций показал, что в подавляющем большинстве случаев исследователи сегментировали лишь одну из фаз сканирования (артериальную/венозную) в SD-режиме. В настоящее время путем текстурного анализа исследователи преследуют решение двух основных задач — дифференцировка различных гистологических классов кист ПЖ и определение степени дифференцировки опухолевых кист. Открытым остается вопрос стандартизации предварительной обработки изображений и условий сегментации. В нашем исследовании были проанализированы четыре фазы контрастного усиления (нативная, артериальная, венозная и отсроченная) в различных параметрах сегментации. В отличие от ряда работ, в нашем исследовании в качестве предикторов дифференцировки не было отобрано ни одного показателя более высокого порядка. Также в нашем исследовании не выявлено статистически значимых текстурных показателей-предикторов для венозной фазы сканирования. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Текстурный анализ КТ-изображений позволяет с высокой точностью дифференцировать опухолевые и неопухолевые кистозные образования поджелудочной железы на дооперационном этапе.

Авторы:

Издание: Лучевая диагностика и терапия
Год издания: 2024
Объем: 12с.
Дополнительная информация: 2024.-N 2.-С.53-64. Библ. 34 назв.
Просмотров: 2