Feasibility Study of MRI and Multimodality CT/MRI Radiomics for Lung Nodule Classification - Jatobá, Anthony E. A.; Oliveira, Marcelo C.; Koenigkam-Santos, Marcel; Azevedo-Marques, Paulo de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2021)
O câncer de pulmão é o tipo mais frequente e letal de câncer e o seu diagnóstico precoce é crucial para a sobrevivência do paciente. A tomograﬁa computadorizada (TC) é o padrão-ouro para o rastreio da doença; no entanto, apresenta a desvantagem de expor o paciente à radiação. Estudos recentes têm demonstrado o potencial da ressonância magnética (RM) no diagnóstico de nódulos pulmonares. Este trabalho busca avaliar a aplicação de características radiômicas de RM para a caracterização de nódulos pulmonares e se a combinação de atributos de TC e RM podem levar a melhores resultados que as modalidades individuais. Para tal, foram segmentados nódulos pulmonares em imagens de TC e RM de 33 pacientes com nódulos pulmonares; a partir de cada modalidade foram extraídos 89 características radiômicas, que foram combinadas em um conjunto de características multimodalidade. Estas características foram usadas para classiﬁcar os nódulos entre benignos e malignos por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina, calculando a AUC em 30 iterações. Os resultados indicam que características radiômicas de RM são adequadas para a caracterização de lesões pulmonares, com valores de AUC até 17% maiores que seus equivalentes em TC e evidenciando RM enquanto modalidade de imagem para sistemas de suporte à decisão. No entanto, a abordagem multimodalidade não apresentou ganhos em desempenho, sugerindo que a concatenação de características pode não ser uma estratégia adequada para lidar com imagens médicas multimodalidade.