Quantitative MRI texture analysis in differentiating enhancing and non-enhancing T1-hypointense lesions without application of contrast agent in multiple sclerosis - Ardakani, A. A; Nabavi, M. S; Farzan, A; Najafabad, K. B (Česká a slovenská neurologie a neurochirurgie, 2017)
Cíle: Cílem této studie bylo zhodnotit analýzu textury (AT) na snímcích MR před podáním kontrastní látky z hlediska zlepšení přesnosti a rozlišení jemných rozdílů mezi enhancujícími lézemi (EL), neenhancujícími lézemi (NEL) a perzistentními černými dírami (persistant black holes; PBH). Materiál a metodika: Databáze zobrazení MR zahrnovala 90 pacientů, z nichž 30 mělo pouze PBH, 25 mělo pouze EL a 35 nemělo ani EL ani PBH. Tato zobrazení byla zhodnocena pomocí navrhované metody AT. Bylo extrahováno na 300 statistických texturních znaků jako deskriptorů každého ROI/léze. Byly analyzovány rozdíly mezi skupinami lézí a byla změřena plocha pod křivkou (Az) pro každý významný texturní znak. K analýze signifikantních znaků a ke zvýšení síly odlišení byla použita lineární diskriminantní analýza (LDA). Výsledky: Nejméně 14 texturních znaků prokázalo významný rozdíl mezi NEL a EL, NEL a PBH a EL a PBH. Při použití všech významných znaků naznačila LDA slibnou schopnost klasifikace NEL a PBH s hodnotou Az 0,975, která odpovídá senzitivitě 94,3 %, specificitě 96,3 % a přesnosti 95,5 %. U klasifikace EL a NEL (nebo PBH) prokázala LDA diskriminační výkon odpovídající senzitivitě, specificitě a přesnosti 100 % a Az 1. Závěry: AT byla vyhodnocena jako spolehlivá metoda s potenciálem charakterizovat NEL, EL a PBH a jako metoda, kterou mohou lékaři použít k rozlišení NEL, EL a PBH na snímcích MR před podáním kontrastní látky.
Keywords: senzitivita a specificita; ROC křivka; interpretace statistických dat; kontrastní látky; Image Processing, Computer-Assisted; Humans; Neurogenic Inflammation; magnetická rezonanční tomografie; ROC Curve; roztroušená skleróza; Multiple Sclerosis; Data Interpretation, Statistical; mozek; Contrast Media; Magnetic Resonance Imaging; Sensitivity and Specificity; Brain; lidé; počítačové zpracování obrazu; neurogenní zánět