Differential diagnosis of glioblastoma and solitary brain metastasis – the success of artificial intelligence models created with radiomics data obtained by automatic segmentation from conventional MRI sequences

Emin Demirel, Cigdem Ozer Gokaslan, Okan Dilek, Cigdem Ozdemir, Mehmet Gazi Boyaci, Serhat Korkmaz

Differential diagnosis of glioblastoma and solitary brain metastasis – the success of artificial intelligence models created with radiomics data obtained by automatic segmentation from conventional MRI sequences

Číslo: 6/2021
Periodikum: Česká a slovenská neurologie a neurochirurgie
DOI: 10.48095/cccsnn2021541

Klíčová slova: radiomika – strojové učení – glioblastoma – metastazující nádor na mozku – analýza textury – automatická segmentace

Pro získání musíte mít účet v Citace PRO.

Přečíst po přihlášení

Anotace: Cíl: Cílem naší studie bylo odlišit glioblastom (GBM) od solitární metastázy mozku za pomoci strojových modelů vyvinutých na základě radiomických dat získaných automatickou segmentací nádoru z konvenčích MR skenů pacientů pomocí umělé inteligence. Metody: Naše studie byla prováděna na jednom pracovišti a byla retrospektivní. Do studie bylo zařazeno 35 pacientů s GBM a 25 pacientů se solitární metastázou na mozku, u nichž byla před operací provedena MR mozku s kontrastní látkou. Do programu BraTumIA byly nahrány T1 vážené obrazy, T1 vážené obrazy po podání kontrastní látky, T2 vážené obrazy a T2 vážené obrazy s využitím sekvence fluid attenuated inversion recovery (FLAIR). V programu byly léze pacienta pomocí umělé inteligence rozděleny do čtyř různých segmentů: nekróza, nesytící se solidní oblast, sytící se solidní oblast a peritumorózní edém. Z T1 obrazů po podání kontrastní látky a T2 FLAIR obrazů bylo extrahováno 856 znaků. Pro výběr znaků, optimalizaci modelu a validaci byl použit vnořený (nested) přístup. Byly modelovány umělé neuronové sítě, podpůrný vektorový stroj, náhodný les a naivní bayesovský klasifikátor. Funkce modelu byla hodnocena pomocí přesnosti, senzitivity, specificity a plochy pod křivkou (area under the curve; AUC). Výsledky: Mezi skupinami s GBM a s metastázou nebyly rozdíly ve věku a pohlaví. Nejúspěšnější výsledky byly získány pomocí algoritmu neuronové sítě – byla získána hodnota AUC 0,970. U algoritmů za použití podpůrného vektorové stroje, naivního bayesovského klasifikátoru, logistické regrese či náhodného lesu byly získány hodnoty AUC 0,959, 0,955, 0,955, respektive 0,917. Závěr: V diferenciální diagnostice GBM a solitárních metastáz mozku mohou modely umělé inteligence založené na radiomických datech pomocí automatické segmentace objektivně a s vysokou přesností odlišovat tak, že závislost na prostředku a osobě udržují na nejnižší úrovni za použití prostých konvenčních sekvencí.