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Objectives: To analyze the performance of radiological assessment categories and quantitative computational analysis of apparent diffusion coefficient (ADC) maps using variant machine learning algorithms to differentiate clinically significant versus insignificant prostate cancer (PCa). Methods: Retrospectively, 73 patients were included in the study. The patients (mean age, 66.3 ± 7.6 years) were examined with multiparametric MRI (mpMRI) prior to radical prostatectomy (n = 33) or targeted biopsy (n = 40). The index lesion was annotated in MRI ADC and the equivalent histologic slides according to the highest Gleason Grade Group (GrG). Volumes of interest (VOIs) were determined for each lesion and normal-appearing peripheral zone. VOIs were processed by radiomic analysis. For the classification of lesions according to their clinical significance (GrG ≥ 3), principal component (PC) analysis, univariate analysis (UA) with consecutive support vector machines, neural networks, and random forest analysis were performed. Results: PC analysis discriminated between benign and malignant prostate tissue. PC evaluation yielded no stratification of PCa lesions according to their clinical significance, but UA revealed differences in clinical assessment categories and radiomic features. We trained three classification models with fifteen feature subsets. We identified a subset of shape features which improved the diagnostic accuracy of the clinical assessment categories (maximum increase in diagnostic accuracy ΔAUC = + 0.05, p < 0.001) while also identifying combinations of features and models which reduced overall accuracy. Conclusions: The impact of radiomic features to differentiate PCa lesions according to their clinical significance remains controversial. It depends on feature selection and the employed machine learning algorithms. It can result in improvement or reduction of diagnostic performance.
Purpose: To develop and validate a CT-based radiomics signature for the prognosis of loco-regional tumour control (LRC) in patients with locally advanced head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) treated by primary radiochemotherapy (RCTx) based on retrospective data from 6 partner sites of the German Cancer Consortium - Radiation Oncology Group (DKTK-ROG).
Material and methods: Pre-treatment CT images of 318 patients with locally advanced HNSCC were collected. Four-hundred forty-six features were extracted from each primary tumour volume and then filtered through stability analysis and clustering. First, a baseline signature was developed from demographic and tumour-associated clinical parameters. This signature was then supplemented by CT imaging features. A final signature was derived using repeated 3-fold cross-validation on the discovery cohort. Performance in external validation was assessed by the concordance index (C-Index). Furthermore, calibration and patient stratification in groups with low and high risk for loco-regional recurrence were analysed.
Results: For the clinical baseline signature, only the primary tumour volume was selected. The final signature combined the tumour volume with two independent radiomics features. It achieved moderately good discriminatory performance (C-Index [95% confidence interval]: 0.66 [0.55–0.75]) on the validation cohort along with significant patient stratification (p = 0.005) and good calibration.
Conclusion: We identified and validated a clinical-radiomics signature for LRC of locally advanced HNSCC using a multi-centric retrospective dataset. Prospective validation will be performed on the primary cohort of the HNprädBio trial of the DKTK-ROG once follow-up is completed.
Purpose: To determine whether machine learning assisted-texture analysis of multi-energy virtual monochromatic image (VMI) datasets from dual-energy CT (DECT) can be used to differentiate metastatic head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) lymph nodes from lymphoma, inflammatory, or normal lymph nodes.
Materials and methods: A retrospective evaluation of 412 cervical nodes from 5 different patient groups (50 patients in total) having undergone DECT of the neck between 2013 and 2015 was performed: (1) HNSCC with pathology proven metastatic adenopathy, (2) HNSCC with pathology proven benign nodes (controls for (1)), (3) lymphoma, (4) inflammatory, and (5) normal nodes (controls for (3) and (4)). Texture analysis was performed with TexRAD® software using two independent sets of contours to assess the impact of inter-rater variation. Two machine learning algorithms (Random Forests (RF) and Gradient Boosting Machine (GBM)) were used with independent training and testing sets and determination of accuracy, sensitivity, specificity, PPV, NPV, and AUC.
Results: In the independent testing (prediction) sets, the accuracy for distinguishing different groups of pathologic nodes or normal nodes ranged between 80 and 95%. The models generated using texture data extracted from the independent contour sets had substantial to almost perfect agreement. The accuracy, sensitivity, specificity, PPV, and NPV for correctly classifying a lymph node as malignant (i.e. metastatic HNSCC or lymphoma) versus benign were 92%, 91%, 93%, 95%, 87%, respectively.
Conclusion: Machine learning assisted-DECT texture analysis can help distinguish different nodal pathology and normal nodes with a high accuracy.
Auf Grund einer hohen Inzidenz und Mortalität, welche in den nächsten Jahren voraussichtlich eine deutliche Zunahme erfahren wird, stellt die Behandlung eines HCC an alle beteiligten Fächer der Medizin, sowie an den Patienten und die Patientin, eine enorme Herausforderung dar. In der klinischen Routine hat sich die TACE, nicht nur bei Patienten im intermediären Stadium der Erkrankung, etabliert, sodass im Laufe der Erkrankung nahezu jeder zweite Patient mindestens eine TACE-Behandlung bekommt.
Der mit Radiomics betitelte, im medizinischen Bereich relativ junge, Forschungszweig beschäftigt sich mit der Idee, dass in den Schnittbildern eine für das menschliche Auge nicht sichtbare Ebene von Informationen vorliegt, welche mit den richtigen Mitteln extrahiert, relevante Daten und Informationen zur Genetik, Phänotypie und Pathophysiologie des Tumors liefern kann.
Hier greift der Ansatz dieser Arbeit an. In dieser Arbeit wird die Hypothese postuliert, dass durch die Auswertung und Integration von Lipiodolablagerungen in der Zielläsion nach der ersten durchgeführten TACE eine zuverlässigere Prognose zum Therapieansprechen und Gesamtüberleben mit Hilfe von Radiomics möglich ist, als dies klinische Scores alleine erlauben.
Dazu wurde in dieser Arbeit ein Patientenstamm von 61 Patienten untersucht. Alle Patienten litten an einem histologisch gesicherten HCC. Bei allen Patienten wurden innerhalb eines Zeitintervalls von 6 Monaten drei TACE durchgeführt mit einer nachfolgenden Verlaufskontrolle mittels kontrastmittelgestützter MRT oder CT.
In einem dezidierten, mehrstufigen Verfahren wurden aus der nativen 24 Stunden postinterventionellen CT-Kontrolle die Lipiodol anreichernden HCC-Herde segmentiert. Aus diesem segmentierten 3-D Bilddatensatz wurde eine Vielzahl von bildgebenden Biomarkern, Features, extrahiert. Die Features wurden im weiteren Prozess selektiert, redundante und nicht reproduzierbare Features wurden für das weitere Vorgehen verworfen.
Aus den vorliegenden Daten der Patienten wurden Informationen selektiert, mit welchen insgesamt 5 klinische Scores berechnet wurden, diese Scores wurden im weiteren Verfahren ebenfalls als Features angesehen.
Mehrere Machine Learning-Algorithmen wurden mit der Zielvariable: Größenregredienz des Tumors nach TACE als Folge eines annehmbaren Therapieansprechens, angelernt.
Das beste Ergebnis lieferte ein ML-Algorithmus mit einem Random Forrest Klassifikator auf der Grundlage des kombinierten, aus Radiomics-Features und klinischem Score-Features bestehendem Featuresets.
Um die initial aufgestellte Hypothese zu überprüfen wurde die Zielvariable von Größenregredienz der TL auf OS verändert. Die Performance des ML-Algorithmus in Bezug auf die neu definierte Zielvariable OS wurde hierbei mit dem C-index bewertet. Im Test-Set liegt ein C-Index von 0,67 vor. Das kombinierte Modell aus klinischem Score und Radiomics zeigt hierbei eine Überlegenheit gegenüber dem klinischen Score allein (C-Index 0,58) und dem Radiomics score (C-Index 0,60). Dies bestätigt die aufgestellte Hypothese. Das kombinierte Modell hat die Fähigkeit, anhand der Lipiodolanreicherung in der 24 Stunden postinterventionell durchgeführten CT, zur Prädiktion eines Gesamtüberlebens von HCC-Patienten nach einer TACE.
Die Patienten mit der kürzesten und längsten Überlebenszeit innerhalb der Studienpopulation dienten als Grundlage für eine Kaplan-Meier-Schätzung und Berechnung eines Risiko-Scores (siehe Abbildung 37). Dabei zeigt sich eine signifikante Differenz zwischen den Risiko-Scores. Eine Kurve dieser Art könnte zukünftig theoretisch als Schätzung zur Überprüfung der Indikation einer TACE- Wiederholung für einzelne Patienten dienen. Für eine entsprechende Generalisierbarkeit sind weiterführende Studien zur Validierung nötig. Unsere Studie liefert hier erste vielversprechende Hinweise, wobei unsere Limitationen nicht zu vernachlässigen sind, wie im Detail diskutiert.
Zusammenfassend zeigt unsere Arbeit, dass ein von uns definierter kombinierter Score, bestehend aus bildgebenden Biomarkern (Radiomics) und einem klinischen Score (m- HAP-II-Score), eine Prognose zum Gesamtüberleben nach der ersten TACE- Behandlung liefern kann. Mit Hilfe dieses kombinierten Scores war es in unserer Studienkohorte möglich abzuschätzen, ob ein Patient von weiteren TACE-Prozeduren profitieren würde. Der Behandlungsalgorithmus könnte auf dieser Basis individuell angepasst werden.
Der kombinierte Score hätte somit nicht nur das Potenzial Nebenwirkungen zu verhindern und Kosten im System einzusparen, sondern ebenfalls den Patienten potentiell individuell effektiveren Therapiealternativen zuzuführen.
Background: To assess the potential of radiomic features to quantify components of blood in intraaortic vessels to non-invasively predict moderate-to-severe anemia in non-contrast enhanced CT scans. Methods: One hundred patients (median age, 69 years; range, 19–94 years) who received CT scans of the thoracolumbar spine and blood-testing for hemoglobin and hematocrit levels ± 24 h between 08/2018 and 11/2019 were retrospectively included. Intraaortic blood was segmented using a spherical volume of interest of 1 cm diameter with consecutive radiomic analysis applying PyRadiomics software. Feature selection was performed applying analysis of correlation and collinearity. The final feature set was obtained to differentiate moderate-to-severe anemia. Random forest machine learning was applied and predictive performance was assessed. A decision-tree was obtained to propose a cut-off value of CT Hounsfield units (HU). Results: High correlation with hemoglobin and hematocrit levels was shown for first-order radiomic features (p < 0.001 to p = 0.032). The top 3 features showed high correlation to hemoglobin values (p) and minimal collinearity (r) to the top ranked feature Median (p < 0.001), Energy (p = 0.002, r = 0.387), Minimum (p = 0.032, r = 0.437). Median (p < 0.001) and Minimum (p = 0.003) differed in moderate-to-severe anemia compared to non-anemic state. Median yielded superiority to the combination of Median and Minimum (p(AUC) = 0.015, p(precision) = 0.017, p(accuracy) = 0.612) in the predictive performance employing random forest analysis. A Median HU value ≤ 36.5 indicated moderate-to-severe anemia (accuracy = 0.90, precision = 0.80). Conclusions: First-order radiomic features correlate with hemoglobin levels and may be feasible for the prediction of moderate-to-severe anemia. High dimensional radiomic features did not aid augmenting the data in our exemplary use case of intraluminal blood component assessment.
Background: To evaluate the diagnostic performance of radiomic signatures extracted from contrast-enhanced magnetic resonance imaging (CE-MRI) for the assessment of breast cancer receptor status and molecular subtypes.
Methods: One hundred and forty-three patients with biopsy-proven breast cancer who underwent CE-MRI at 3 T were included in this IRB-approved HIPAA-compliant retrospective study. The training dataset comprised 91 patients (luminal A, n = 49; luminal B, n = 8; HER2-enriched, n = 11; triple negative, n = 23), while the validation dataset comprised 52 patients from a second institution (luminal A, n = 17; luminal B, n = 17; triple negative, n = 18). Radiomic analysis of manually segmented tumors included calculation of features derived from the first-order histogram (HIS), co-occurrence matrix (COM), run-length matrix (RLM), absolute gradient (GRA), autoregressive model (ARM), discrete Haar wavelet transform (WAV), and lesion geometry (GEO). Fisher, probability of error and average correlation (POE + ACC), and mutual information coefficients were used for feature selection. Linear discriminant analysis followed by k-nearest neighbor classification (with leave-one-out cross-validation) was used for pairwise radiomic-based separation of receptor status and molecular subtypes. Histopathology served as the standard of reference.
Results: In the training dataset, radiomic signatures yielded the following accuracies > 80%: luminal B vs. luminal A, 84.2% (mainly based on COM features); luminal B vs. triple negative, 83.9% (mainly based on GEO features); luminal B vs. all others, 89% (mainly based on COM features); and HER2-enriched vs. all others, 81.3% (mainly based on COM features). Radiomic signatures were successfully validated in the separate validation dataset for luminal A vs. luminal B (79.4%) and luminal B vs. triple negative (77.1%).
Conclusions: In this preliminary study, radiomic signatures with CE-MRI enable the assessment of breast cancer receptor status and molecular subtypes with high diagnostic accuracy. These results need to be confirmed in future larger studies.