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Introducción
La radiómica consiste en la extracción y análisis de una gran cantidad de parámetros cuantitativos de la imagen (carcterísticas radiómicas) con el objetivo de desarrollar modelos clínicos descriptivos o predictivos, figura 1. Para conseguir modelos generalizables es necesario un gran número de pacientes. Los estudios multicentro tienen como propósito proporcionar grandes cohortes, pero constan a menudo de distintos protocolos de adquisición, de reconstrucción y de procesado de imagen. Las diferencias en los protocolos empleados para tomografía por emisión de positrones (PET) pueden resultar en diferencias significativas en las características radiómicas y por consiguiente, en una incorrecta modelización. El objetivo de nuestro estudio es identificar las características radiómicas que son estables (robustas) con respecto a diferentes factores con impacto en la calidad de imagen PET.
Materiales y métodos.
130 características radiómicas han sido evaluadas. Para poder identificar retrospectivamente características radiómicas robustas con respecto a diferentes protocolos de reconstrucción y a diferentes equipos PET/CT (analógicos y digitales), proponemos un análisis basado en las medidas de la acreditación European-Association-Research-Ltd (EARL). También presentamos un análisis adicional que permite identificar características radiómicas robustas con respecto a los artefactos metálicos (aluminio, titanio y acero). Además, 17 maniquíes heterogéneos de producción casera, figura 2, en los que el volumen de referencia puede determinarse con exactitud con la imagen por tomografía computerizada (TAC), nos permiten evaluar las características radiómicas obtenidas a partir de dos algoritmos de segmentación comunmente utilizados en PET: contrast-oriented-algorithm (COA) y el umbral de 40%.
Resultados
48 características radiómicas fueron robustas con respecto a los 3 sistemas PET/CT considerados, 22 con respecto a la resolución en la reconstrucción (4 y 2 mm), 102 con respecto los artefactos metálicos y 42 con respecto a la diferente segmentaciones. Solamente 4 características radiomicas fueron robustas considerando simultáneamente todos los factores: área-bajo-la-curva del histograma cumulativo, Kurtosis, Skewness y una característica de textura derivada de la matriz de vecindad. Aunque los algoritmos de segmentación PET subestimaron el volumen (-62±36% en COA y -50±44% en 40%), la mayoría de características radiómicas (98 para COA y 102 para 40%) fueron comparables y/o estuvieron correlacionadas linealmente con los valores derivados del volumen de referencia.
Conclusiones
El carácter retrospectivo del análisis EARL propuesto supone una gran ventaja para identificar radiómicas robustas en estudios multicentro. Se recomienda el cómputo de las 4 características radiómicas PET que han demostrado ser robustas con respecto a todos los factores. Se ha validado el uso de los algoritmos COA y 40% para el cómputo de características radiómicas.
