在PitNETs的手术前分类中,放射学是磁共振成像的有用补充吗?
Sathya A1, Abhijit Goyal-Honavar2, Ari G Chacko2
1Quantitative Imaging Research and Artificial Intelligence Lab, Department of Radiation Oncology Unit II, Ida B Scudder Cancer Centre, Christian Medical College, Vellore, India.
Acta neurochirurgica
|February 20, 2024
概括
对MRI扫描的放射学分析显示,在分化垂体神经内分泌瘤 (PitNET) 亚型方面有希望. 这种方法可以帮助区分高风险和低风险的不起作用的PitNET,改善手术前的决策.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 在瘤学瘤学.
- 无线电学 (Radiomics) 是一种无线电学.
背景情况:
- 2021年世界卫生组织分类引入了垂体神经内分泌瘤 (PitNETs),需要先进的诊断工具.
- 目前的生物标志物不足以区分高风险和低风险的不起作用的PitNET.
- 放射学为提升PitNET管理中的手术前决策提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 调查放射学在分类PitNET亚型中的实用性.
- 评估放射学在高风险和低风险非功能性PitNET之间区分的能力.
- 为了提高PitNETs的手术前诊断准确度.
主要方法:
- 从222名PitNET患者 (WHO 2021年分类) 的治疗前MRI扫描的回顾性分析.
- 瘤细分和从T1w,T1-对比度增强和T2wMR序列中提取100个放射性特征.
- 开发和评估分类模型 (SVM,LR,RF,MLP),使用Boruta和Pearson相关性来选择特征,用于数据不平衡的SMOTE.
主要成果:
- 一个多序列逻辑回归模型实现了0.84的AUC,用于区分体和性腺的PitNETs.
- 一个多序多层感知子模型实现了0.76的AUC,用于分类高风险和低风险的非功能PitNET.
- 这些模型显示了不同PitNET分类的不同程度的准确性,特异性和灵敏性.
结论:
- 在治疗前,基于MRI的放射学显示了区分高风险和低风险非功能PitNET的潜力.
- 这种放射性方法可能有助于神经外科医生在PitNETs的手术或替代管理决策中.
- 建议进一步进行临床验证,以将放射学纳入常规PitNET诊断和管理中.
