Un nuevo marco de radiómica de aprendizaje profundo basado en resonancia magnética para evaluar la señal del líquido...

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• La inteligencia artificial en la medicina
• Neurología

Sus antecedentes:

• El diagnóstico preciso de las infecciones del sistema nervioso central (SNC) es crítico, pero los métodos actuales como la punción lumbar (LP) son invasivos y lentos.
• Se necesitan nuevas herramientas de diagnóstico no invasivas para mejorar los resultados de los pacientes y racionalizar los flujos de trabajo clínicos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un marco no invasivo utilizando imágenes de resonancia magnética (IRM), radiómica y aprendizaje profundo (DL) para identificar alteraciones del líquido cefalorraquídeo (LCR) en ICS agudas.
• Comparar el rendimiento de los modelos híbridos DL-radiómica con las arquitecturas de base DL para la clasificación CNSI.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de 52 pacientes con insuficiencia cardiaca aguda y 52 controles, todos sometidos a resonancia magnética en las 48 horas posteriores al ingreso.
• Segmentación de las señales relacionadas con el LCR del parénquima del núcleo ventricular y sublentiforme (incluidos los espacios perivasculares) en la resonancia magnética ponderada T2.
• Desarrollo de modelos híbridos DenseASPP-RadFusion y MobileASPP-RadFusion, que fusionen las características radiómicas y DL, comparados con DenseNet-201 y MobileNet-V3Large utilizando la validación cruzada de cinco veces.

Principales resultados:

• El modelo híbrido DenseASPP-RadFusion logró el mayor rendimiento de clasificación en el parénquima del núcleo sublentiforme (precisión: 78,57%).
• Las características radiómicas de los datos de resonancia magnética filtrados a escala fina demostraron un poder discriminatorio superior.
• La región del núcleo sublentiforme resultó ser el objetivo anatómico más confiable para diferenciar el LCR infectado del no infectado.

Conclusiones:

• Se ha establecido una tubería de radiómica de aprendizaje profundo basada en resonancia magnética robusta e interpretable para la clasificación CNSI.
• El marco ofrece una alternativa no invasiva potencial a la LP, en particular mediante el análisis de los cambios de la señal del CSF en las regiones parenquimales.
• Los resultados proporcionan una base para la validación multicéntrica y la integración clínica de este nuevo enfoque de diagnóstico.