Выбор методов статистической обработки результатов радиомического анализа КТ-изображений опухолей головы и шеи

Цель исследования: Выбор оптимального метода статистической обработки результатов текстурного анализа конвенциональных КТ-изображений у пациентов с опухолями головы и шеи.

Материал и методы: Исследовано 118 больных в возрасте от 4 до 80 лет с верифицированным диагнозом доброкачественных – 37 и злокачественных – 81 опухолей головы и шеи. Текстурный анализ проводился с использованием программы LIFEx, версия 7.10, с статистической обработкой по программам SPSS, MedCalc, XLSTAT, R.

Результаты: Извлеченные из КТ-изображений 39 текстурных показателей были подвергнуты статистической обработке разными методами, включая критерий Манна-Уитни, корреляционную матрицу, факторный анализ, LASSО-регрессию, заканчивая построением логистической модели классификации. Из множества методов обработки оптимальным было использование LASSO-регрессии с последующим построением логистической модели, по результатам которой процент правильной классификации групп больных с доброкачественными и злокачественными опухолями составил – 81,3 %, площадь под ROC-кривой AUC – 0,902±0,029 (p<0,0001), чувствительность – 82,7 %, специфичность – 87,5 %.

Заключение: Текстурный анализ изображений позволяет неинвазивно предсказать доброкачественную или злокачественную природу визуализируемого образования головы и шеи. Выбор правильного метода статистической обработки результатов текстурного анализа имеет критическое значение для оценки и классификации больных по природе опухоли.