Untersuchung der Stabilität von Radiomic Features gegenüber Segmentierungsfehlern anhand multi-zentrischer PET/CT Phantom-Daten aus der GLIAA Studie

Ziel/Aim Radiomics spielt eine zunehmende Rolle in der Analyse diagnostischer Bilddaten. Die Auswertung von Feature-Signaturen basierend auf morphologischen Bildinformationen wird dabei verwendet um quantitative Aussagen zu Krankheitsfortschritt und Verlaufsprognosen zu treffen. In der aktuellen Studie wird der Einfluss von Segmentierungsfehlern auf die Bestimmung von Radiomics-Features anhand von multi-zentrisch erhobenen PET/CT Phantom-Daten untersucht.

Methodik/Methods Die verwendeten Bilder des Nema Image Quality Phantoms stammen aus Initialisierungsmessungen, die an 13 Standorten im Rahmen der GLIAA-Studie durchgeführt wurden.

Die sphärischen Inserts des Phantoms wurden Anhand der CT-Daten segmentiert und für alle Messungen koregistriert. Als Kontrollstrukturen wurden kugelförmigen VOIs in der geometrischen Mitte der Inserts sowie identische VOIs gewählt, die entlang der Z-Achse in den Hintergrund verschobene wurden. Um den Einfluss von Segmentierungsfehlern auf die Radiomicsantwort zu untersuchen wurden die Segmentierungsmasken systematisch re-skaliert und die zugehörigen Radiomics-Features (ausgenommen Form-basierte Features) berechnet.

Ergebnisse/Results Die Untersuchung zeigt, dass ein großer Teil der verwendeten Features wesentlich durch Segmentierungsfehler beeinflusst wird. Insbesonders Features die gut zwischen Hintergrund und ROI diskriminieren weisen typischerweise eine hohe Sensitivität gegenüber der Verkleinerung von Masken auf. Die gemessenen VOI-abhängigen Varianzen in den Features sind dabei in der gleichen Größenordnung, wie deren Varianzen zwischen den unterschiedlichen Scannern.

Schlussfolgerungen/Conclusions Die aktuelle Untersuchung zeigt eine relevante Abhängigkeit vieler Radiomics-Features von Segmentierungsfehlern. Die Wahl der Feature-Sets und Segmentierungsmethodik sollte deshalb in multizentrischen Auswertungen von PET-Daten unbedingt berücksichtigt werden.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
14. April 2022