Comparación de programas de análisis de texturas en TC en carcinoma de células renales: reproducibilidad de los valores numéricos y asociación con subtipos histológicos

Artículo original: Dreyfuss LD, Abel EJ, Nystrom J, Stabo NJ, Pickhardt PJ, Lubner MG. Comparison of CT Texture Analysis Software Platforms in Renal Cell Carcinoma: Reproducibility of Numerical Values and Association With Histologic Subtype Across Platforms. Am J Roentgenol. 2021;216(6):1549-57.

DOI: doi/10.2214/AJR.20.22823

Sociedad: American Journal of Roentgenology (@AJR_Radiology)

Palabras clave: CT, renal cell carcinoma, reproducibility, texture analysis.

Abreviaturas y acrónimos utilizados: CTTA (análisis de textura por TC),  TC (tomografía computarizada),  CCR (carcinoma de células renales)

Línea editorial: American Journal of Roentgenology (AJR), fundada en 1907, es la revista de radiología general publicada de forma continua más larga del mundo. Está reconocida como una de las principales revistas revisadas por pares de la especialidad y tiene una circulación mundial cercana a las 25.000. Publica artículos de orientación clínica en todas las subespecialidades de radiología. Es la revista oficial de la American Roentgen Ray Society y un año de esta revista (12 números)  incluye más de 3000 páginas de información y más de 5000 imágenes. En esta edición del mes de Junio destacan por su número los artículos pertenecientes a las secciones de radiología intervencionista, musculoesquelético y mama, con 5 artículos cada una. 

Motivo de selección: Me parece interesante el estudio que se realiza en este artículo acerca de la robustez y la reproducibilidad en la extracción de las principales características radiómicas, a nivel intra e inter observador; así como entre diversas plataformas. Esta temática cada vez sobrevuela más en círculos alrededor de los radiólogos y no debemos olvidar el punto de vista crítico a los aspectos más metodológicos.

Resumen:

El análisis de textura por TC (CTTA) forma parte de una lista de análisis radiómicos que parecen estar demostrando poder proporcionar diagnósticos y pronósticos útiles. CTTA utiliza la distribución y frecuencia de atenuación de píxeles de la tomografía computarizada (TC) para proporcionar una medición objetiva de la heterogeneidad del tumor, la cual se asocia con factores biológicos adversos. Se ha demostrado que el CTTA puede ser predictivo de los resultados histológicos y clínicos de una variedad de tumores primarios, incluido el carcinoma de células renales (CCR). Sin embargo, uno de los principales obstáculos que impiden la adopción generalizada de CTTA es la falta de generalización de estudios. 

En este artículo se evalúa la variabilidad interobservador, intraobservador y entre las distintas plataformas de análisis y, se compara, la asociación previamente establecida entre métricas de textura y subtipo histológico tumoral, utilizando tres plataformas de software de CTTA disponibles comercialmente: TexRAD (Feedback Medical), Healthmyne Radiomic Precision Metrics (Healthmyne), and Mint Lesion (Mint Medical); en el mismo conjunto de datos de carcinomas celulares riñón  (CCR) grandes (> 7 cm). Todas las exploraciones se realizaron utilizando escáneres multidetector y con un potencial de tubo de entre 100 y 140 kV (el 88,7% empleó 120 kV) y una matriz de 512 × 512 × 16. El grosor de corte utilizado para 122 de los 124 TC  fue de 2-5 mm.

Solo se emplearon características texturales de primer orden compartidas entre los programas de análisis elegidos: la intensidad media del nivel de gris, la desviación estándar, la entropía, la asimetría, la curtosis, la uniformidad y, por último, la media de píxeles positivos . 

Para plataformas de textura de un solo corte (TexRAD y Mint Lesion 2D) se analizó aquel corte con el diámetro transversal más grande del tumor. En las plataformas 3D (Mint Lesion 3D y Healthmyne) se segmenta de manera automática todo el volumen del tumor, posteriormente es revisado por un experto que lo corrige si es necesario previo al análisis textural.

La variabilidad interobservador e intraobservador se midió utilizando datos de textura de un subconjunto de imágenes de TC de 30 pacientes seleccionados al azar del conjunto inicial. Para la variabilidad interobservador, las segmentaciones fueron elaboradas por dos estudiantes de medicina con experiencia en segmentación tumoral bajo la supervisión directa de un radiólogo especialista con 11 años de experiencia.

La intensidad media del nivel de gris, la desviación estándar y el volumen se correlacionan bien en todas las plataformas. La entropía mostró una alta variabilidad. La media, la desviación estándar, la media de píxeles positivos y la entropía se asociaron con subtipo histológico celular en casi todas las plataformas. La media, la desviación estándar, la entropía y la media de píxeles positivos fueron altamente reproducibles en la mayoría de las plataformas, así como en los análisis interobservador e intraobservador.

Las métricas de textura expuestas en el párrafo anterior fueron reproducibles entre las plataformas y también inter e intraobservador pero, el resto de métricas, fueron muy variables. Si se desarrollan modelos clínicos que utilicen CTTA para la toma de decisiones médicas, estas diferencias en la reproducibilidad de algunas características en todas las plataformas, y la estandarización es fundamental para una adaptación e implementación.

Valoración personal:

Puntos positivos: Es un artículo que trata sobre un tema verdaderamente candente como es la extracción de características radiómicas. Además reflexiona  sobre aspectos muy importantes como son la robustez y reproducibilidad de estas medidas.

Puntos negativos: En mi opinión, debería incluir más ejemplos de imagen, ya que habla de segmentaciones de estructuras. 

Pablo Sanz Bellón

Hospital Universitario Marqués de Valdecilla (HUMV), R4

pablo.sanz@scsalud.es

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Publicado en American Journal of Roentgenology

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