Objetivo. Estudiar si existen diferencias en las características
radiómicas extraídas de imágenes de tomografía computarizada (TC)
de diferentes tipos de tumores pulmonares (adenocarcinoma y
carcinoma epidermoide) y así, conocer la capacidad de la radiómica
para predecir el subtipo histológico de dichas lesiones.
Material y métodos. Estudio retrospectivo que incluyó 71 pacientes
con diagnóstico histológico de cáncer de pulmón no microcítico
mediante biopsia entre los años 2017-2020. Se segmentaron las
lesiones pulmonares en las imágenes de TC obtenidas pre-punción y,
posteriormente, se extrajeron las características radiómicas.
Resultados. Fueron extraídas 107 características radiómicas, de las
cuales una presentó una diferencia estadísticamente significativa en la
comparación entre el adenocarcinoma y el carcinoma epidermoide de
pulmón. Dicha variable pertenece a las características de segundo
orden, basadas en la textura de las imágenes: matriz de zona de
tamaño de nivel de gris (GLSZM).
Conclusión. Nuestros resultados arrojaron diferencia entre ambos
subtipos histológicos, demostrando que la radiómica podría ser una
herramienta útil en el diagnóstico histológico de los tumores
pulmonares.
Objective. Studying if there are differences in the radiomics
characteristics extracted from computed tomography (CT) images of
different types of lung tumors (adenocarcinoma and squamous cell
carcinoma) and thus, to know the ability of radiomics to predict the
histological subtype of this lesions.
Materials and methods. Retrospective study that included 71 patients
with histological diagnosis of non-small cell lung cancer by biopsy
between the years 2017-2020. Lung lesions were segmented on TC
image obtained pre-punture and then, radiomics features were
extracted.
Results. A total of 107 radiomic features were extracted, of which one
showed a statistically significant difference in the comparison between
adenocarcinoma and squamous cell carcinoma of the lung. This
variable belongs to the second order features, based on the texture of
the images: gray level size zone matrix (GLSZM).
Conclusion. Our results showed a difference between both histological
subtypes, demonstrating that radiomics could be a useful tool in the
histological diagnosis of lung tumours.
