图像预处理对基于细分的放射性特征的可重现性的影响: in vivo 对离散和重新采样参数的实验
Burak Koçak1, Sabahattin Yüzkan1, Samet Mutlu1
1University of Health Sciences, Başakşehir Çam and Sakura City Hospital, Clinic of Radiology, İstanbul, Türkiye
Diagnostic and interventional radiology (Ankara, Turkey)
|December 11, 2023
概括
图像预处理显著影响磁共振成像 (MRI) 的放射性特征可重现性. 使用 bin 宽度方法进行离散和更高的重新采样值可以提高功能可靠性,以获得更好的诊断准确性.
科学领域:
- 无线电学 (Radiomics) 是一种辐射学.
- 医疗成像医学成像
- 可复制性研究 重复性研究
背景情况:
- 从医疗图像中提取的放射性特征可以帮助诊断疾病和预后.
- 这些特征的可复制性对于它们的临床转化至关重要.
- 图像预处理步骤,包括离散和重新采样,可以影响放射性特征的可靠性.
研究的目的:
- 系统地调查图像预处理参数如何影响磁共振成像 (MRI) 中基于细分的放射性特征的可重现性.
主要方法:
- 分析了来自脑瘤细分2021年数据集的MRI扫描.
- 从T2加权和对比度增强的T1加权序列中提取放射性特征.
- 多样化的离散 (桶数与桶宽) 和重新采样参数.
- 使用类内相关系数 (ICC) 评估可重现性.
主要成果:
- 图像预处理参数显著影响了放射性特征的可重现性.
- 与垃圾箱计数方法相比,垃圾箱宽度方法显示出更高的可重现性.
- 可复制的特征在70-84% (ICC> 0.75) 和35-57% (ICC> 0.90) 之间,其中有容器宽度分离.
- 重复采样实验显示可重复的特征在53-74% (ICC>0.75) 和10-20% (ICC>0.90) 之间.
结论:
- 放射性特征的基于细分的可重现性受到离散和重新采样参数的重大影响.
- 建议使用垃圾桶宽度方法进行离散.
- 建议使用较低的 bin 宽度和更高的 resampling 值来增强功能可重现性.
