É possível diferenciar tumores primários e metástases cerebrais utilizando análises de textura? - Guassu, Raissa Alexia Camargo [UNESP] (2022)
A diferenciação entre tumores cerebrais primários e metástases solitária cerebral são de suma importância, pois requerem condutas de tratamentos diferentes. O diagnóstico definitivo em procedimentos invasivos, como a biópsia cerebral estereotáxica, apresenta certo risco aos pacientes. Dessa forma, alternativas para diagnóstico não invasivo estão sendo intensivamente estudadas para auxiliar na diferenciação dessas lesões, de modo a otimizar na relação risco benefício do paciente e custo para a instituição. Essa pesquisa, teve como objetivo a diferenciação entre tumores cerebrais primários e metástases solitária cerebral. Para atingir esse objetivo, foram utilizados métodos computacionais, para classificação e diferenciação dessas lesões cerebrais, com aprendizado de máquina (AM) aplicado em análises de texturas nas regiões de interesse (ROI). O banco de dados foi constituído a partir de exames retrospectivos de Ressonância Magnética (RM) de encéfalo de pacientes do Hospital das Clínicas de Botucatu (HCFMB)-UNESP. As sequências utilizadas foram: imagem ponderada em difusão (DWI), sequência de recuperação de inversão atenuada por fluido (FLAIR), imagem ponderada em T1 com e sem contraste endovenoso, imagem ponderada em T2. ROIs de 10x10 pixels e 32x32 pixels foram posicionadas nas imagens. Para cada ROI, 40 parâmetros de textura foram extraídos através do software Matlab® e aplicados aos seguintes métodos de AM: naive bayes, support vector machine (SVM), stochastic gradient descente (SGD), random forest (RF), tree e neural network (NN). Com a ROI de 10x10 pixels, foram obtidos diferenciação entre os casos estudados de até 97,5% de AUC usando o SVM na sequência DWI e 94,9% de F1 usando a SGD na sequência ponderada em T1. Para o estudo com ROI de 32x32 pixels, o melhor resultado alcançado foi na sequência T2 com uma AUC de 99,8%, obtendo uma excelente diferenciação e 98,5% de F1, ambos com o classificador NN. A ROI de 32x32 pixels apresentou resultados consistentes e ligeiramente superiores ao da ROI 10x10 pixels e menor variação entre os classificadores analisados. Essa pesquisa traz contribuições originais para a comunidade científica, além de apresentar um grande potencial técnico, como uma ferramenta para auxiliar no diagnóstico diferencial clínico na análise de imagens de ressonância magnética do sistema nervoso central.