XXX. Magyar Radiológus Kongresszus

3. Szekció: Mesterséges intelligencia

S03.05: Fokális májelváltozások diagnosztikája mesterséges intelligenciával májspecifikus kontrasztanyaggal készült MR vizsgálatokon

Összefoglaló szövege

Célkitűzés:
Az elmúlt években számos ígéretes kutatási eredmény született a fokális májelváltozások mesterséges intelligencia alapú klasszifikációjának eredményességéről, viszont a különböző dimenziójú neurális hálózatok összehasonlítása csak kevés vizsgálatban került sor ezen a területen. Kutatásunk célja a kétdimenziós és háromdimenziós úgynevezett “sűrűn kapcsolt konvolúciós hálózatok” (DenseNet264) klasszifikációs pontosságának összehasonlítása fokális májléziók multi-szekvenciális MRI felvételeinek vizsgálata során.

Módszerek:
Retrospektív kutatásunkban T2-súlyozott illetve dinátrium-gadoxetát kontrasztanyag felhasználásával készített artériás, portális vénás és hepatobiliáris fázisú MR felvételeket gyűjtöttünk focalis nodularis hyperplasiával (FNH), hepatocellularis carcinomával (HCC) illetve májmetastasissal (MET) diagnosztizált betegekről. A végső adathalmaz 71 FNH-t, 69 HCC-t és 76 MET-t tartalmazott. A felvételekből 3-3 axiális szelet került kivágásra, melyeket egy-egy négycsatornás fájlba kódoltunk a 2D-DenseNet264 hálózattal való vizsgálathoz. A 3D-DenseNet264 háló tanításához a négy bemeneti volumen fájlt szintén egy-egy négycsatornás fájlba egyesítettük. A betanított hálózat teszteléséhez minden csoportból véletlenszerűen 10-10 léziót választottunk ki. A modellek predikciós pontosságát a vevő működési karakterisztika (ROC) görbe alatti terület (AUC), szenzitivitás, specificitás, pozitív prediktív érték (PPÉ), negatív prediktív érték (NPÉ) és f1 score alapján hasonlítottuk össze minden lézió csoport esetében. A ROC görbék páronkénti összehasonlítására DeLong tesztet végeztünk.

Eredmények:
Kétdimenziós neurális háló klasszifikációs pontossága a három tumor típus között 97,83%-os átlagos AUC értéknek adódott, míg a háromdimenziós modell esetében 94,33%-os átlagos AUC értéket értünk el a teszt halmazon. Az átlagos PPÉ, szenzitivitás, NPÉ, specificitás és f1 score az alábbiak szerint alakultak: 93,94%; 93,33%; 96,97%; 96,67% és 93,12% a kétdimenziós, illetve 84,17%; 83,33%; 91,94%; 91,67% és 83,20% a háromdimenziós neurális háló független teszthalmazon való alkalmazása esetén. A ROC görbék tumor típusonként történő páros összehasonlításakor nem találtunk szignifikáns különbséget a kétdimenziós és a háromdimenziós neurális hálók predikciós teljesítménye között (FNH esetén p = 0,4835; HCC esetén p = 0,4347; MET esetén p = 0,1913).

Következtetés:
Elért eredményeink fényében a fokális májléziók MRI felvételeinek neurális hálókkal való elemzéséhez a pixel (2D-DenseNet264) és a voxel alapú (3D-DenseNet264) képfeldolgozást hasonlóan előnyösnek találtuk.