Bakgrund: Radiomics kan kvantifiera tumör fenotypiska egenskaper icke-invasivt genom att tillämpa funktionsalgoritmer till medicinska bilddata. I denna studie av lungcancerpatienter undersökte vi sambandet mellan radiomiska egenskaper och tumörhistologiska subtyper (adenokarcinom och skivepitelcancer). Dessutom, för att förutsäga histologiska undertyper, använde vi maskininlärningsmetoder och utvärderade självständigt deras förutsägelseprestanda. Två oberoende radiomkohorter med en sammanlagd storlek på 350 patienter ingick i vår analys. Totalt 440 radiomiska funktioner extraherades från segmenterade tumörvolymer av förbehandling av CT-bilder. Dessa radiomiska funktioner kvantifierar tumörens fenotypiska egenskaper på medicinska bilder med hjälp av tumörens form och storlek, intensitetsstatistik och textur. Envariatanalys utfördes för att bedöma varje egenskaps samband med de histologiska subtyperna. I vår multivariatanalys undersökte vi 24 funktionsvalsmetoder och 3 klassificeringsmetoder för histologiska förutsägelser. Multivariata modeller tränades på träningskohorten och deras prestanda utvärderades på den oberoende valideringskohorten med hjälp av arean under ROC-kurvan (AUC). Histologi bestämdes från kirurgiskt prov. I vår unika analys, observerade vi att femtiotre radiomiska funktioner var signifikant förknippade med tumörhistologi. I multivariatanalys visade funktionens urvalsmetoder ReliefF och dess varianter högre prediktionsnoggrannhet jämfört med andra metoder. Vi fann att Naive Bayes klassificerare överträffar andra klassiatorer och uppnådde högsta AUC (0,72; p-värde = 2,3 × 10 −7 ) med fem funktioner: Stats_min, Wavelet_HLL_rlgl_lowGrayLevelRunEmfasis, Wavelet_HHL_stats_median, Wavelet_HLL_stats_skewness och Wavelet_HLH_glcm_clusShade.  Slutsats: Histologiska subtyper kan påverka valet av behandling/behandling för lungcancerpatienter. Vi lade märke till att radiomiska drag har ett betydande samband med lungtumörens histologi. Radiomics-baserade multivariat klassificerare validerades dessutom oberoende för förutsägelsen av histologiska subtyper. Trots lägre än optimal prediktionsnoggrannhet (AUC 0,72) belyser vår analys den imponerande potentialen hos icke-invasiv och kostnadseffektiv radiomik för precisionsmedicin. Ytterligare forskning i denna riktning kan leda oss till optimal prestanda och därmed till klinisk tillämplighet, vilket kan öka effektiviteten och effektiviteten i cancervården.
I detta avseende undersöktes förhållandet mellan radiomiska egenskaper och tumörhistologin av Wu et al. REF genom att tillämpa klassificeringar av slumpmässiga skogar, naiva Bayes, och K-nearest grannar till radiomiska funktioner.
Exploratory Study to Identify Radiomics Classifiers for Lung Cancer Histology