O presente trabalho propõe o uso de parâmetros de textura extraídos computacionalmente de IRM como biomarcadores de imagem na predição de recorrência tumoral em pacientes de adenomas pituitários clinicamente não funcionantes (APNF). Para isso, esse estudo analisou imagens de RM de 15 pacientes de APNF retrospectivamente separados em dois grupos: O grupo de pacientes recorrentes, definido por 7 pacientes que exibiram recorrência tumoral em um período de 4, 640 +- 0, 653 anos (média +- erro padrão) de acompanhamento clínico após a primeira abordagem cirúrgica; e o grupo de pacientes estáveis, formado por 8 pacientes com lesões consideradas estáveis em um período de 4,512 +- 0, 536 anos. Uma máscara de segmentação tridimensional da lesão tumoral foi construída manualmente por um especialista sobre a imagem 3D T1-W DCE pré-operatória para cada paciente. Em seguida, essa segmentação e a própria imagem de ressonância foram usadas para extrair 48 características numéricas de textura. Adicionalmente, 4 características clínicas foram consideradas no estudo: a imunohistoquímica, invasividade, idade na primeira cirurgia e sexo, totalizando 52 características. Cada uma destas 52 características fora testada através de testes estatísticos convencionais univariados para ver se existia evidencias do poder discriminatório dessas características para diferenciar esses dois grupos de pacientes. Mais adiante, diferentes subconjuntos dessas características foram usados para construir modelos de predição baseados na teoria de aprendizagem de máquinas (usando os algoritmos k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), e random forest (RFC)) para investigar um modelo de classificação capaz de identificar os pacientes que experimentariam recorrência tumoral após a primeira cirurgia. 9 características de textura foram consideradas individualmente significantes (p < 0, 05) na diferenciação dos grupos de paciente recorrente e estável. Afirmando esses achados, a análise com a curva ROC para cada uma das 9 características exibiu medidas de AUC de 0,803 a 0,857 significando uma boa performance de classificação. A idade, imunoistoquímica, invasividade e sexo não mostraram evidencias de associação com recorrência tumoral. As melhores performances com algoritmos de classificação foram com kNN e RFC, ambos atingiram uma especificidade de 1,000 conservando alta acurácia (0,933) e obtendo 0,991 na análise com a curva ROC, o que caracteriza uma performance de classificação quase perfeita. DTC não mostrou nenhuma melhora se comparado com os resultados das classificações univariadas. Esses resultados permitem concluir que parâmetros de textura são úteis na predição de recorrência tumoral após a primeira cirurgia em pacientes de APNF. E que os valores de predição dessas características podem ser observados por testes estatísticos univariados convencionais e por análises multivariadas através de algoritmos baseados em aprendizagem de máquinas / The present work proposes the usage of texture features computationally extracted from MRI as imaging biomarkers in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (NFPA). With this purpose, this study analyzed MR images from 15 patients of NFPA retrospectively separated in two groups: the recurrent patient group, formed by seven (7) patients who exhibited tumor recurrence in a period of 4,640 +- 0,653 years (mean +- standard error) of follow-up period after the first surgical approach; and the stable patient group formed by eight (8) patients with lesions considered stable in a period of 4,512 +- 0,536 years. A three-dimensional segmentation mask of the tumor lesion was manually performed by a specialist over preoperative 3D T1-W DCE MR image for each patient. Next, this segmentation and the preoperative MRI itself were used to extract 48 numerical textural features. Additionally, 4 clinical features were considered in the study: immunohistochemistry, invasiveness, age at first surgery, and gender, totalizing 52 features. Each one of those 52 features were tested through conventional univariate statistical tests to see if there were evidence of their discrimination power to differentiate these two patient groups. Moreover, different subsets of those features were used to build machine learning prediction models (using k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), and random forest (RFC) algorithms) to investigate a classification model capable of identifying the patients that would experience tumor recurrence after the first surgery. 9 quantitative textural features were found to be individually significant (p < 0,05) in the differentiation of recurrent and stable patient group. Affirming these findings, the ROC curve analysis for each one of those 9 features exhibited an AUC score from 0.803 to 0.857 meaning a good classification performance. Age, immunohistochemistry and invasiveness status, and gender did not show evidence of association with tumor recurrence. The best performances with classification algorithms were obtained with kNN and RFC, both reached specificity of 1.000 conserving high accuracy (0.933) and scoring 0.991 in ROC curve analysis, what characterizes an almost perfect classification performance. DTC did not show any improvement compared to the univariate classification results. These findings allow to conclude that textural features are useful in the prediction of tumor recurrence after first surgery in NFPA patients. And that the prediction value of those features can be observed with both conventional univariate statistical tests and multivariate analyses through machine learning algorithms
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-11052018-110513 |
| Date | 28 November 2017 |
| Creators | Leonardo Ferreira Machado |
| Contributors | Luiz Otavio Murta Junior, Gabriela Castellano, Clarissa Silva Martins |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Física Aplicada à Medicina e Biologia, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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