Características radiómicas e o estadiamento de tumores cerebrais

• Autor(a) principal: Ferreira, Sara Daniela da Conceição
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/27975
• topic: Ressonância Magnética; Gliomas; VASARI; Radiomics; Machine Learning

A Ressonância Magnética é a modalidade radiológica gold standard para o estudo dos gliomas cerebrais. O diagnóstico deste tipo de tumores é geralmente realizado tendo por base a metodologia VASARI, que consiste numa análise qualitativa das imagens obtidas por Ressonância Magnética, seguindo uma lista pré-definida de critérios. Com os avanços tecnológicos surgiu o conceito de Radiomics, que consiste num conjunto de descritores computacionais extraídos das imagens que possibilitam a análise quantitativa e mais objetiva das mesmas. Estas características foram submetidas a técnicas de Machine Learning utilizando o algoritmo Random Forest. Este procedimento permitiu estratificar estas características segundo a sua importância, comparar o desempenho entre ambas e contribuir para a previsão do diagnóstico e do grau tumoral. As classificações realizadas a partir das anotações VASARI apresentaram excelentes resultados ao demonstrarem grande coerência na identificação das características com maior peso no diagnóstico tumoral e no outcome clínico. Todavia observou-se que as características radiómicas, comparativamente às características VASARI apresentavam melhores resultados relativamente à previsão do diagnóstico tumoral. Apesar disto, as características texturais gray-level co-occurrence matrices demonstraram algumas limitações por não conseguirem medir parâmetros que se demonstraram determinantes na classificação tumoral, como as proporções com e sem realce tumoral. Contrariamente às características VASARI, poucas características radiómicas se evidenciaram durante o processo de estratificação por importância. Isto demonstrou que a previsão do diagnóstico e do grau tumoral, utilizando as características radiómicas foi realizado tendo por base um conjunto de características que se complementavam e contribuíam para as assinaturas radiómicas. Para além destas evidências, neste estudo foi também comprovada a importância da standardização de parâmetros de aquisição, processamento e avaliação das imagens de Ressonância Magnética.