Radiomik və maşın öyrənməsi analizi ilə kontrastsız MRI-də aşağı dərəcəli glioma və ensefaliti fərqləndirmək

Qeyri-qeyri gliomlar və beyin xəstəlikləri arasında dəqiq fərqlənmə, MRI xüsusiyyətlərinin üst-üstə düşməsi səbəbindən çətinlik çəkir. Bu tədqiqat, rutin kontrast olmayan MRI-dən alınan MRI əsaslı radiomikanın təcili vəziyyətlərdə diaqnozlaşdırılması çətin olan hallarda bu qurumların fərqlənməsini yaxşılaşdırdığını araşdırdı. Bu retrospektiv tək mərkəz tədqiqatında simptomların başlamasından 48 saat sonra 3T MRI- ni keçirən qeyri-müəyyən MRI nəticələri olan 41 xəstə iştirak edib. T2-FLAIR, DWI və T1-TSE şəkillərindən çıxarılan radiomik xüsusiyyətlər, təqdimatda mövcud olan laboratoriya məlumatları ilə birlikdə təhlil edildi. Random Forest təsnifatçıları seçilmiş radiomik xüsusiyyətlərdən istifadə edərək hazırlanmışdır və model performansı yuvalaşdırılmış çapraz təsdiq, müstəqil təsdiq, qəbulçu əməliyyat xüsusiyyətinin (ROC) analizi və DeLong testindən istifadə edərək qiymətləndirilib. Kohorta histoloji olaraq sübut edilmiş aşağı dərəcəli glioma olan 23 və təsdiq edilmiş enkefalit olan 18 xəstə daxil idi və təlim (n = 31) və təsdiq (n = 10) dəstlərinə bölünmüşdü. FLAIR əsaslı modellər ən yaxşı diskriminasiya göstəriciləri göstərib və həm radiomik, həm də radiomik-klinik modellər üçün T1-dən daha yaxşı performans göstərən (T1 ağırlaşdırılmış (T1 ağırlaşdırılmış) modellər üçün 0,52 AUC və radiomik-klinik model üçün 0,60 AUC) və DWI modellər üçün 0,72 AUC əldə ediblər (T2 yalnız radiomik və radiomik-klinik yanaşmalar üçün AUC). Kombina seqenziyalı radiomika-klinik modeldə 100% həssaslıq, 80% spesifiklik və 90% dəqiqlik ilə 0,80 AUC (95% CI: 0,411,00) əldə edilmişdir. DeLong testindən istifadə edən ROC əyrənkilərinin müqayisə edilməsi, hər hansı bir MRI ardıcıllığı üçün yalnız radiomik və radiomik klinik modellər arasında statistik cəhətdən əhəmiyyətli fərqlər göstərmədi. Bu konsepsiya sübutı tədqiqatı, rutin kontrast olmayan MRI-dən çıxarılan radiomik xüsusiyyətlərin diaqnozlaşdırma çətinlikləri olan hallarda aşağı dərəcəli gliomlardan enkefalitdən fərqlənməyə kömək edə biləcəyini göstərir; lakin bu ilkin tapıntılar klinik tətbiqdən əvvəl daha böyük çox mərkəzli kohortlarda təsdiqlənməsini təmin edir.

Bu tədqiqat Universitet və Tədqiqat Nazirliyi tərəfindən PNL-I.1 Milli Tərəfdaş Planı çərçivəsində maliyyələşdirilir.

Bu müəlliflər eyni dərəcədə töhfə verirdilər: Eliseo Picchi və Carlo Di Di Donna.

Diagnostika görüntüləşmə bölməsi, Biomedik və Profilaktika şöbəsi, Roma Universiteti Tor Vergata, Via Montpellier 1, 00133, Roma, İtaliya

Eliseo Picchi, Carlo Di Donna, Alessia Amatruda, Valerio Da Ros & Francesco Garaci

Radiologiya Bölməsi, İtaliyanın Roma şəhərindəki İrmacolata İnstitutunun dərmopatologiya ixtisası