Multimodality CT/MRI Radiomics for Lung NoduleMalignancy Suspiciousness Classification
Multimodality medical imaging; Lung cancer; Radiomics
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, mas estudos recentes têm demonstrado o potencial da ressonância magnética (RM) no diagnóstico de nódulos pulmonares, bem como da combinação de imagens médicas multimodalidade. Neste estudo, foi avaliado se a combinação de características radiômicas de imagens de TC e RM de pacientes de câncer pulmonar contribui para classificações mais precisas da suspeita de malignidade de nódulos. Para atingir tal objetivo, foi realizado o registro de exames de TC e RM de 47 pacientes, segmentação dos nódulos em cada modalidade, extração de características radiômicas dos nódulos, e classificação com usando XGBoost, avaliando métricas de desempenho dos modelos em 30 iterações. O mesmo experimento foi realizado para quatro conjuntos de características: 1) somente de TC; 2) somente de RM; 3) concatenação de TC e RM; 4) e fusão de TC e RM. Nossos resultados indicam que a estratégia de fusão de imagens pode levar a ganhos de desempenho significativos sobre os modelos de modalidades individuais, com AUC média de \textit{0.794}, mas a concatenação de características não se provou uma abordagem adequada para lidar com imagens multimodalidade, uma vez que a AUC média de \textit{0.770} não indicou ganhos de desempenho. Além disso, foi observado que RM, com AUC média de \textit{0.770}, apresentou desempenho significativamente superior à TC, com \textit{0.755}, encorajando estudos em RM como modalidade para o acompanhamento do câncer de pulmão. Por fim, a análise das características reforçou a relevância da morfologia de um nódulo, como seu tamanho e esfericidade, além de características de textura que quantificam a complexidade e homogeneidade do ambiente intratumoral.