Armonizzare le caratteristiche della radiomica, proposta francese

La radiomica è uno dei campi di ricerca di maggiore interesse del momento e promette di fornire informazioni per una medicina personalizzata analizzando, tramite strumenti matematici e intelligenza artificiale, le immagini mediche ottenute con TAC, RM e PET.
Esistono però ancora molti aspetti sui quali riflettere e da mettere a punto. Uno di questi è la mancanza di affidabilità delle caratteristiche radiomiche per le quali non esistono modelli di classificazione generalizzati.
Una situazione che rende essenziale l’armonizzazione inter-sito delle immagini.
Uno studio francese si è focalizzato proprio sul processo di armonizzazione di queste caratteristiche ed è stato ideato per individuare un tumore al fegato partendo da immagini CT (Beaumont H, Iannessi A, Bertrand AS, Cucchi JM, Lucidarme O. Harmonization of radiomic feature distributions: impact on classification of hepatic tissue in CT imaging. Eur Radiol. 2021 Jan 18. doi: 10.1007/s00330-020-07641-8. Epub ahead of print. PMID: 33459855).

Lo studio è di carattere restrospettivo e si basa su 75 serie multicentriche di immagini CT relative a pazienti con tumore al fegato e senza la patologia, così da poter effettuare un confronto. Per ogni serie gli autori hanno posizionato volumi di interesse nel fegato e nella milza, per poi estrarre 9 caratteristiche relative a istogramma e texture.
A questo punto gli autori hanno valutato due differenti approcci di armonizzazione: in uno è stato computato lo Z-score delle dimensioni del fegato basandole su quelle computate della milza, per ogni serie; nell’altro si è proceduto a valutare il metodo ComBat per ogni immagine, computando i parametri nella milza per poi applicarli al fegato.
Infine, gli autori hanno messo a confronto la distribuzione delle caratteristiche radiomiche e le performance di classificazione prima e dopo il processo di armonizzazione.

Lo studio sembra suggerire che le performance migliorino utilizzando il metodo ComBat, mentre peggiorino usando l’approccio Z-score.
Gli autori concludono che il primo passo per poter armonizzare i dati è focalizzarsi sulla struttura dei dati stessi. Per quanto riguarda il metodo di armonizzazione più affidabile, un primo passo potrebbe essere la classificazione del tessuto epatico dopo aver effettuato una armonizzazione delle caratteristiche radiomiche milza-basata: questa strategia sembra migliorare l’individuazione dei tessuti malati. Sono necessari ulteriori studi per confermare questo primo risultato.
Pubblicato su European Radiology, la ricerca porta la firma della francese Median Technologies di Valbonne, del Centro Antoine Lacassagne di Nizza, del Centro Ospedaliero Princesse Grâce di Monaco e dell’Ospedale La Pitié Salpêtrière di Parigi.

Stefania Somaré