Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Độ chính xác chẩn đoán của phân tích độ lọc CT không tăng cường để phân biệt viêm tụy dạng khối với ung thư biểu mô tuyến tụy
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là điều tra giá trị của phân tích cấu trúc trên chụp cắt lớp vi tính (CT) không tăng cường trong việc phân biệt viêm tụy dạng khối (MFP) và ung thư biểu mô tuyến tụy (PDAC). Nghiên cứu hồi cứu được thực hiện với 109 bệnh nhân (30 bệnh nhân MFP so với 79 bệnh nhân PDAC) đã trải qua CT không tăng cường trước phẫu thuật trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2012 đến tháng 12 năm 2017. Kỹ thuật vượt mẫu thiểu số tổng hợp (SMOTE) đã được áp dụng để tái cấu trúc và cân bằng mẫu MFP và PDAC. Tổng cộng có 396 đặc trưng hình ảnh (radiomic features) được trích xuất từ hình ảnh CT không tăng cường. Phương pháp kiểm định Mann–Whitney U và phương pháp tính tối thiểu dư thừa tối đa liên hệ (MRMR) được sử dụng để giảm chiều dữ liệu. Các mô hình dự đoán được xây dựng bằng cách sử dụng phương pháp rừng ngẫu nhiên (RF) và được xác thực bằng phương pháp kiểm định chéo loại bỏ nhóm (LGOCV). Hiệu suất chẩn đoán của mô hình dự đoán, bao gồm độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác, giá trị tiên đoán dương (PPV) và giá trị tiên đoán âm (NPV), đã được ghi lại. Chúng tôi đã áp dụng 200% SMOTE cho bệnh nhân MFP và PDAC, dẫn đến 90 bệnh nhân MFP so với 120 bệnh nhân PDAC. Các bước giảm chiều đã thu được 30 đặc trưng hình ảnh bằng phương pháp kiểm định Mann–Whitney U và MRMR. Mười đặc trưng hình ảnh đã được giữ lại bằng phương pháp RF. Bốn tham số tiên đoán nhất, bao gồm GreyLevelNonuniformity_angle90_offset1, VoxelValueSum, HaraVariance và ClusterProminence_AllDirection_offset1_SD, được sử dụng để tạo ra mô hình dự đoán với độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác, PPV và NPV lần lượt là 92.2%, 94.2%, 93.3%, 92.2% và 94.2%. Cuối cùng, trong phân tích LGOCV, giá trị trung bình kết hợp cao về độ nhạy, độ đặc hiệu và độ chính xác (82.6%, 80.8% và 82.1%) cho thấy mô hình dự đoán tương đối đáng tin cậy và ổn định. Phân tích độ lọc CT không tăng cường có thể là một phương pháp không xâm lấn triển vọng trong việc phân biệt MFP và PDAC.
Từ khóa
#phân tích độ lọc #CT không tăng cường #viêm tụy dạng khối #ung thư biểu mô tuyến tụy #kỹ thuật SMOTE #mô hình dự đoánTài liệu tham khảo
Pourshams A, Sepanlou SG, Ikuta KS, Bisignano C, Safiri S, Roshandel G, Sharif M, Khatibian M, Fitzmaurice C, Nixon MR, Abbasi N, Afarideh M, Ahmadian E, Akinyemiju T, Alahdab F, Alam T, Alipour V, Allen CA, Anber NH, Ansari-Moghaddam A, Arabloo J, Badawi A, Bagherzadeh M, Belayneh YM, Biadgo B, Bijani A, Biondi A, Bjørge T, Borzì AM, Bosetti C, Briko AN, Briko NI, Carreras G, Carvalho F, Choi JYJ, Chu DT, Dang AK, Daryani A, Davitoiu DV, Demoz GT, Desai R, Dey S, Do HT, Do HP, Eftekhari A, Esteghamati A, Farzadfar F, Fernandes E, Filip I, Fischer F, Foroutan M, Gad MM, Gallus S, Geta B, Gorini G, Hafezi-Nejad N, Harvey JD, Hasankhani M, Hasanzadeh A, Hassanipour S, Hay SI, Hidru HD, Hoang CL, Hostiuc S, Househ M, Ilesanmi OS, Ilic MD, Irvani SSN, Jafari Balalami N, James SL, Joukar F, Kasaeian A, Kassa TD, Kengne AP, Khalilov R, Khan EA, Khater A, Khosravi Shadmani F, Kocarnik JM, Komaki H, Koyanagi A, Kumar V, La Vecchia C, Lopukhov PD, Manafi F, Manafi N, Manda AL, Mansour-Ghanaei F, Mehta D, Mehta V, Meier T, Meles HG, Mengistu G, Miazgowski T, Mohamadnejad M, Mohammadian-Hafshejani A, Mohammadoo-Khorasani M, Mohammed S, Mohebi F, Mokdad AH, Monasta L, Moossavi M, Moradzadeh R, Naik G, Negoi I, Nguyen CT, Nguyen LH, Nguyen TH, Olagunju AT, Olagunju TO, Pennini A, Rabiee M, Rabiee N, Radfar A, Rahimi M, Rath GK, Rawaf DL, Rawaf S, Reiner RC, Rezaei N, Rezapour A, Saad AM, Saadatagah S, Sahebkar A, Salimzadeh H, Samy AM, Sanabria J, Sarveazad A, Sawhney M, Sekerija M, Shabalkin P, Shaikh MA, Sharma R, Sheikhbahaei S, Shirkoohi R, Siddappa Malleshappa SK, Sisay M, Soreide K, Soshnikov S, Sotoudehmanesh R, Starodubov VI, Subart ML, Tabarés-Seisdedos R, Tadesse DBB, Traini E, Tran BX, Tran KB, Ullah I, Vacante M, Vahedian-Azimi A, Varavikova E, Westerman R, Wondafrash DDZ, Xu R, Yonemoto N, Zadnik V, Zhang ZJ, Malekzadeh R, Naghavi M (2019) The global, regional, and national burden of pancreatic cancer and its attributable risk factors in 195 countries and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Gastroenterol Hepatol 4: 934–947. https://doi.org/10.1016/S2468-1253(19)30347-4
Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A (2018) Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin 68: 394-424. https://doi.org/10.1002/ijc.31937
Kleeff J, Korc M, Apte M, La Vecchia C, Johnson CD, Biankin AV, Neale RE, Tempero M, Tuveson DA, Hruban RH (2016) Pancreatic Cancer. Nat Rev Dis Primers 2: 16022. https://doi.org/10.1038/nrdp.2016.22
Zou X,Wei J,Huang Z,Zhou X,Lu Z,Zhu W,Miao Y (2019) Identification of a six-miRNA panel in serum benefiting pancreatic cancer diagnosis. Cancer Med 8: 2810-2822. https://doi.org/10.1002/cam4.2145
Yadav AK, Sharma R, Kandasamy D, Pradhan RK, Garg PK, Bhalla AS, Gamanagatti S, Srivastava DN, Sahni P, Upadhyay AD (2016) Perfusion CT – Can it resolve the pancreatic carcinoma versus mass forming chronic pancreatitis conundrum? Pancreatology 16: 979–987. https://doi.org/10.1016/j.pan.2016.08.011
Muhi A, Ichikawa T, Motosugi U, Sou H, Sano K, Tsukamoto T, Fatima Z, Araki T (2012) Mass-forming autoimmune pancreatitis and pancreatic carcinoma: differential diagnosis on the basis of computed tomography and magnetic resonance cholangiopancreatography, and diffusion-weighted imaging findings. J Magn Reson Imaging 35: 827–836. https://doi.org/10.1002/jmri.22881
Aslan S, Nural MS, Camlidag I, Danaci M (2019) Efficacy of perfusion CT in differentiating of pancreatic ductal adenocarcinoma from mass-forming chronic pancreatitis and characterization of isoattenuating pancreatic lesions. Abdom Radiol (NY) 44: 593–603. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1776-9
Yin Q, Zou X, Zai X, Wu Z, Wu Q, Jiang X, Chen H, Miao F (2015) Pancreatic ductal adenocarcinoma and chronic mass-forming pancreatitis: Differentiation with dual-energy MDCT in spectral imaging mode. Eur J Radiol 84: 2470–2476. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2015.09.023
Ruan Z, Jiao J, Min D, Qu J, Li J, Chen J, Li Q, Wang C (2018) Multi-modality imaging features distinguish pancreatic carcinoma from mass-forming chronic pancreatitis of the pancreatic head. Oncol Lett 15: 9735–9744. https://doi.org/10.3892/ol.2018.8545
Wolske KM, Ponnatapura J, Kolokythas O, Burke LMB, Tappouni R, Lalwani N (2019) Chronic Pancreatitis or Pancreatic Tumor? A Problem-solving Approach. Radiographics 39: 1965–1982. https://doi.org/10.1148/rg.2019190011
Leung TK, Lee CM, Wang FC, Chen HC, Wang HJ (2005) Difficulty with diagnosis of malignant pancreatic neoplasms coexisting with chronic pancreatitis. World J Gastroenterol 11: 5075–5078. https://doi.org/10.3748/wjg.v11.i32.5075
Tajima Y, Kuroki T, Tsutsumi R, Isomoto I, Uetani M, Kanematsu T (2007) Pancreatic carcinoma coexisting with chronic pancreatitis versus tumor-forming pancreatitis: Diagnostic utility of the time-signal intensity curve from dynamic contrast-enhanced MR imaging. World J Gastroenterol 13: 858–865. https://doi.org/10.3748/wjg.v13.i6.858
Fritscher-Ravens A, Brand L, Knöfel WT, Bobrowski C, Topalidis T, Thonke F, de Werth A, Soehendra N (2002) Comparison of endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration for focal pancreatic lesions in patients with normal parenchyma and chronic pancreatitis. Am J Gastroentero 97: 2768–2775. https://doi.org/10.1111/j.1572-0241.2002.07020.x
Chu LC, Goggins MG, Fishman EK (2017) Diagnosis and Detection of Pancreatic Cancer. Cancer J 23: 333-342. https://doi.org/10.1097/PPO.0000000000000290
Gonoi W, Hayashi TY, Okuma H, Akahane M, Nakai Y, Mizuno S, Tateishi R, Isayama H, Koike K, Ohtomo K (2017) Development of pancreatic cancer is predictable well in advance using contrast-enhanced CT: a case–cohort study. Eur Radiol 27: 4941–4950. https://doi.org/10.1007/s00330-017-4895-8
Lubner MG, Smith AD, Sandrasegaran K, Sahani DV, Pickhardt PJ (2017) CT Texture Analysis : Definitions, Applications, Biologic Correlates, and Challenges. Radiographics 37: 1483-1503. https://doi.org/10.1148/rg.2017170056
Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H (2016) Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data. Radiology 278: 563-577. https://doi.org/10.1148/radiol.2015151169
De Robertis R, Cardobi N, Ortolani S, Tinazzi Martini P, Stemmer A, Grimm R, Gobbo S, Butturini G, D’Onofrio M (2019) Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging of solid pancreatic masses: reliability and usefulness for characterization. Abdom Radiol (NY) 44:131-139. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1684-z
Choi MH, Lee YJ, Yoon SB, Choi JI, Jung SE, Rha SE (2019) MRI of pancreatic ductal adenocarcinoma: texture analysis of T2-weighted images for predicting long-term outcome. Abdom Radiol (NY) 44:122-130. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1681-2
De Robertis R, Maris B, Cardobi N, Tinazzi Martini P, Gobbo S, Capelli P, Ortolani S, Cingarlini S, Paiella S (2018) Can histogram analysis of MR images predict aggressiveness in pancreatic neuroendocrine tumors? Eur Radiol 28:2582-2591. https://doi.org/10.1007/s00330-017-5236-7
D’Onofrio M, Ciaravino V, Cardobi N, De Robertis R, Cingarlini S, Landoni L, Capelli P, Bassi C, Scarpa A (2019) CT Enhancement and 3D Texture Analysis of Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms. Sci Rep 9:2176. https://doi.org/10.1038/s41598-018-38459-6
Kocak B, Durmaz ES, Ates E, Kaya OK, Kilickesmez O (2019) Unenhanced CT Texture Analysis of Clear Cell Renal Cell Carcinomas: A Machine Learning–Based Study for Predicting Histopathologic Nuclear Grade. AJR Am J Roentgenol. [Epub ahead of print] https://doi.org/10.2214/AJR.18.20742
Collewet G, Strzelecki M, Mariette F (2004) Influence of MRI acquisition protocols and image intensity normalization methods on texture classification. Magn Reson Imaging 22: 81–91. https://doi.org/10.1016/j.mri.2003.09.001
Shafiq-Ul-Hassan M, Zhang GG, Latifi K, Ullah G, Hunt DC, Balagurunathan Y, Abdalah MA, Schabath MB, Goldgof DG, Mackin D, Court LE, Gillies RJ, Moros EG (2017) Intrinsic dependencies of CT radiomic features on voxel size and number of gray levels. Med Phys 44: 1050–1062. https://doi.org/10.1002/mp.12123
Hodgdon T,McInnes MD,Schieda N,Flood TA,Lamb L,Thornhill RE (2015) Can Quantitative CT Texture Analysis be Used to Differentiate Fat-poor Renal Angiomyolipoma from Renal Cell Carcinoma on Unenhanced CT Images? Radiology 276:787-96. https://doi.org/10.1148/radiol.2015142215
Nakamura M, Kajiwara Y, Otsuka A, Kimura H (2013) LVQ-SMOTE - Learning Vector Quantization based Synthetic Minority Over-sampling Technique for biomedical data. BioData Min 6: 16. https://doi.org/10.1186/1756-0381-6-16
Gu D, Hu Y, Ding H, Wei J, Chen K, Liu H, Zeng M, Tian J (2019) CT radiomics may predict the grade of pancreatic neuroendocrine tumors: a multicenter study. Eur Radiol 29: 6880-6890. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06176-x
Yang J, Guo X, Ou X, Zhang W, Ma X (2019) Discrimination of Pancreatic Serous Cystadenomas From Mucinous Cystadenomas With CT Textural Features : Based on Machine Learning. Front Oncol 9: 494. https://doi.org/10.3389/fonc.2019.00494
Ren S, Chen X, Wang Z, Zhao R, Wang J, Cui W, Wang Z (2019) Differentiation of hypovascular pancreatic neuroendocrine tumors from pancreatic ductal adenocarcinoma using contrast-enhanced computed tomography. PLoS One 14: e0211566. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0211566
Takahashi N, Leng S, Kitajima K, Gomez-Cardona D, Thapa P, Carter RE, Leibovich BC, Sasiwimonphan K, Sasaguri K, Kawashima A (2015) Small (< 4 cm) renal masses: Differentiation of angiomyolipoma without visible fat from renal cell carcinoma using unenhanced and contrast-enhanced CT. Am J Roentgenol 205: 1194–1202. https://doi.org/10.2214/AJR.14.14183
Cannella R, Borhani AA, Minervini MI, Tsung A, Furlan A (2019) Evaluation of texture analysis for the differential diagnosis of focal nodular hyperplasia from hepatocellular adenoma on contrast-enhanced CT images. Abdom Radiol (NY) 44: 1323–1330. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1788-5