Utilización de características radiómicas en la clasificación maligno-benigno de nódulos pulmonares a partir de TC

Abstract

El cáncer constituye una de las causas principales de muerte en la sociedad actual. La tomografía computarizada es el medio que más se utiliza para diagnosticar y evaluar las respuestas a los tratamientos en esta enfermedad. Su interpretación para clasificar nódulos pulmonares es difícil debido la complejidad y diversidad de los mismos. Los sistemas de diagnóstico asistido por computadora han demostrado su efectividad para apoyar a los radiólogos en la toma de decisiones. La radiómica tiene como objetivo extraer características de imágenes digitales automáticamente y desarrollar modelos, para predecir fenotipos de lesiones de una manera no invasiva. En este estudio se desarrolla un sistema basado en radiómica donde se analizan 275 nódulos de la base de datos LIDC-IDRI, se extraen 102 características radiómicas a través de PyRadiomics. Los clasificadores Support Vector Machine y Random Forest son entrenados y validados con dos vectores de características. Los mejores modelos de cada clasificador alcanzaron valores de sensibilidad, especificidad, precisión y exactitud por encima del 90%, demostrando la efectividad de este enfoque para la clasificación.