Análisis radiómico de una muestra de pacientes con cáncer de pulmón

Abstract

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.