Bakgrund: Nya radiomiska funktioner gör det möjligt att extrahera biologiska data från rutinmässiga sekvenser av MRT-bilder. Syftet med studien var att fastställa en ny modell, baserad på den gemensamma intensitetsmatrisen (JIM), för att förutsäga Gleasons poäng (GS) hos patienter med prostatacancer (PCa). Metoder: En retrospektiv datauppsättning bestående av diagnostiska bilddata från 99 PCa-patienter användes, extraherad från Cancer Imaging Archives (TCIA) T2-Weighted (T2-WI) och skenbara diffusionskoefficient (ADC) bilder. Radiomiska egenskaper som härrör från JIM och den grå nivån co-occurrence matris (GLCM) extraherades från rapporterade tumör platser. Kruskal-Wallis test och Spearmans rang korrelation identifierade egenskaper relaterade till GS. Random Forests klassificeringsmodell implementerades för att identifiera den bäst presterande signaturen av JIM- och GLCM-radiomiska funktioner för att förutsäga för GS. Resultat: Fem JIM-härledda egenskaper: kontrast, homogenitet, skillnadsvarians, olikhet och omvänd skillnad var oberoende prediktorer av GS (p < 0,05). Den kombinerade JIM- och GLCM-analysen gav det bäst presterande området under kurvan, med värden på 78,40 % för GS ≤ 6, 82,35 % för GS = 3 + 4, och 64,76 % för GS ≥ 4 + 3. Slutsats: Denna retrospektiva studie gav upphov till en ny prediktiv modell för GS genom att JIM-data inkorporerades från standardiserade diagnostiska MRT-bilder.
Chaddad et alius REF överväga en uppsättning radiomiska egenskaper som härrör från den gemensamma intensitetsmatrisen och den grå nivån co-occurence matris för att identifiera de olika stadierna av prostatacancer.
Multimodal Radiomic Features for the Predicting Gleason Score of Prostate Cancer
{'venue': 'Cancers', 'journal': 'Cancers', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}