Молостова Юлия Викторовна
+7916091148
115478, Москва, Каширское шоссе, 24
Iuliia V. Molostova
24 Kashirskoye Shosse, Moscow, 115478
115478, Москва, Каширское шоссе, 24
Bela M. Medvedeva
24 Kashirskoye Shosse, Moscow, 115478
115478, Москва, Каширское шоссе, 24
Tigran G. Gevorkyan
24 Kashirskoye Shosse, Moscow, 115478
115093, Москва, ул. Большая Серпуховская, 27
Evgeny. V. Kondratyev
27 Bolshaya Serpukhovskaya Moscow, 115093
115093, Москва, ул. Большая Серпуховская, 27
Andrey A. Ustalov
27 Bolshaya Serpukhovskaya Moscow, 115093
129090, Москва, Большая Сухаревская площадь, 3
Murad S. Novruzbekov
3 Bolshaya Suharevskaya ploshad, Moscow, 129090
129090, Москва, Большая Сухаревская площадь, 3
Oleg D. Olisov
3 Bolshaya Suharevskaya ploshad, Moscow, 129090
117152, Москва, Загородное шоссе, 18А, с. 7
Vitaly M. Tarnopolsky
18A building 7 Zagorodnoe shosse, Moscow, 117152
Цель: Сравнение значимости различных последовательностей и фаз контрастирования МРТ-исследования для создания диагностической радиомической модели в МРТ-диагностике раннего гепатоцеллюлярного рака (ГЦР).
Материал и методы: Ретроспективно проанализированы данные 72 пациентов с 93 узловыми образованиями, прошедших МРТ-исследование с внутривенным контрастированием гепатоспецифическим МРКС Примовист, проведена сравнительная оценка показателей четырех импульсных последовательностей и фаз контрастирования МРТ-исследования.
Результаты: В результате исследования были созданы радиомические модели различных импульсных последовательностей и фаз контрастирования МРТ-исследования с высокими дискриминативными возможностями, площадь под ROC-кривой (Area Under Curve, AUC) составила от 0,58 до 0,94 в различных моделях. Наилучшие показатели продемонстрировала модель Random Forest, построенная на основе данных МРТ-исследования в гепатоспецифическую фазу (ГСФ) — AUC 0,949684, при этом точность составила 0,825000. При сочетании различных импульсных последовательностей и 4 фаз контрастирования AUC составила 0,914342, точность повысилась до 0,846591.
Заключение: Наибольшие дискриминативные возможности для создания радиомических моделей диагностики ГЦР при МРТ имеют: самостоятельная гепатоспецифическая фаза внутривенного контрастирования, а также сочетание 4 МР-по следовательностей и фаз внутривенного контрастирования.
Purpose: To compare the importance of different MRI sequences and enhancement phases in creation of a diagnostic radiomics model in MRI diagnostics of early hepatocellular carcinoma (HCC).
Material and methods: Data from 72 patients with 93 masses who underwent Gadoxetic acid-enhanced MRI scans was retrospectively analyzed, a comparative assessment of the indicators of four sequences and enhancement phases of MRI studies was performed.
Results: As a result of the study, machine- learning radiomics based models on various MRI sequences and enhancement phases with high discriminatory capabilities were created. The area under the ROC curve (Area Under Curve, AUC) ranged from 0.58 to 0.94 in various models; the best results were performed in Random Forest model based on MRI-hepatobiliary enhancement phase — AUC 0.949684, the combination of different enhancement sequences — AUC 0.914342.
Conclusion: The hepatobiliary phase of MRI study independently, as well as the combination of four enhancement phases and sequences of MRI study, have the greatest discriminatory capabilities for creating machine- learning radiomics based models on enhanced MR images in diagnostics of early HCC.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.