Comparison of radiomics tools in differentiation between anterior mediastinal cystic lesion and solid mass - 유슬기 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
목적: 전방 종격동 병변 중 양성 낭종과 고형 종괴를 구별하는데 있어 흉부 컴퓨터 단층촬영(CT) 및 라디오믹스 (Radiomics) 영상분석의 진단 성능을 평가한다. 또한 라디오믹스 영상분석에서 두 가지 다른 특징 추출 소프트웨어로부터 추출된 특성 값을 비교하고, 재현성을 평가한다. 자료 및 방법: 본 후향적 연구에는 2017 년 4 월부터 2020 년 10 월까지 본원에서 외과적으로 절제된 전방 종격동 병변 환자 80 명 (40 개의 낭종 및 40 개의 고형 종양)이 포함되었다. 흉부 CT 영상 분석에서는 크기, 윤곽, 마진, 모양, 종격동 흉막과의 관계, CT 감쇄값 및 조영증강을 평가하였으며, 고형 종양을 예측하는 CT 인자는 다변량 로지스틱 회귀분석을 통하여 분석하였다. 라디오믹스 영상분석은 PyRadiomics 와 TexRAD 두가지 소프트웨어를 사용하여, 고형 종양을 예측할수 있는 라디오믹스 특징을 추출하였다. 통계적으로 유의미한 라디오믹스 특성 값의 선택을 위해서 LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 회귀 방법을 사용하였으며, 통계적으로 유의한 특성 값들을 사용하여 고형 종양을 예측하는 라디오믹스 모델을 구축하였다. 또한 구축된 CT 모델 및 라디오믹스 모델 두가지를 결합하여 통합모델을 구축하였다. CT 모델, 라디오믹스 모델 및 통합모델의 진단성능 평가를 위하여 수신기 동작 특성 곡선 (ROC curve)의 곡선 하 면적 (AUC, area under curve)값을 38 분석하였다. 두가지 라디오믹스 소프트웨어의 공통된 특성 값의 재현성은 일치상관계수(CCC, Concordance correlation coefficient)를 사용하여 평가하였다. 결과: 다변량 로지스틱 회귀분석을 통하여 분석된 CT 인자 중 절대 증강 값이 높을수록(Odds ratio[OR], 1.26, p=0.006) 고형 종양에 대한 유의미한 독립 예측인자로 나타났다. PyRadiomics 및 TexRAD 를 통해 추출된 라디오믹스 특성 값 중, LASSO 분석을 통하여 PyRadiomics 를 통한 8 개의 라디오믹스 특성 값 및 TexRAD 를 통한 5 개의 라디오믹스 특성 값을 선택할 수 있었다. 이들 유의미한 특성 값을 통해 라디오믹스 모델 (Radscore 1, 2)을 각각 구축하였다. ROC 분석에서 기존 CT 모델, Radscore 1, 2 의 고형종양 예측에 대한 AUC 값은 각각 0.976, 0.841, 0.816 이었으며, CT 모델과 라디오믹스 모델을 결합한 통합모델은 CT 모델보다 높은 AUC 0.990 의 값을 보여주었다. 두가지 서로 다른 라디오믹스 소프트웨어에서 공통적으로 추출된 특성 값은 18 가지가 있었으며, 이들 값 사이의 재현성은 중간정도의 재현성을 보였다(CCC≤0.70). 결론: CT 모델 및 통합 모델은 전방 종격동 병변중 고형 종괴를 잘 예측할 수 있다. 또한 라디오믹스 특성 값의 재현성은 사용하는 소프트웨어에 따라 크게 달라질 수 있다.
학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :의학과,2023. 2
Keywords: PyRadiomics; Radiomics; TexRAD; anterior mediastinum; computed tomography; reproducibility; thymic cyst; thymic epithelial tumor