Застосування радіоміки в диференційному діагнозі амелобластом і зубних кіст.

Резюме

Амелобластоми та дентигерозні кісти мають ідентичний клінічний та рентгенографічний вигляд. У нашому дослідженні ми демонструємо важливість ретельного розгляду рентгенологічних ознак, які можуть допомогти в неінвазивній диференціальній діагностиці та забезпеченні належного управління цими ураженнями.

Методи

Це було ретроспективне дослідження, яке включало 18 КТ-зображень пацієнтів з новоутвореннями щелепи (8 амелобластом та 10 дентигерозних кіст з гістопатологічною верифікацією). Кожне ураження було вручну сегментовано за допомогою програмного забезпечення 3D Slicer на КТ-зображеннях, а текстурні ознаки були витягнуті за допомогою розширення 3D Slicer Radiomics. Було проведено статистичний аналіз.

Результати

Після аналізу текстури ми не виявили (статистично значущих) відмінностей у формах та значеннях статистики першого порядку цих уражень. Ми виявили статистично значущі відмінності в 13 ознаках другого порядку дентигерозних кіст та амелобластом, більшість з яких були тісно пов'язані. Було проведено багаторазовий логістичний регресійний аналіз для ранжування ознак та визначення найбільш значущих предикторів. Остаточна модель включала 2 ознаки (Cluster shade та IMC 1) і забезпечила високу прогностичну цінність (площа під ROC=0.93).

Висновки

Наше пілотне дослідження демонструє нову техніку неінвазивної диференційної діагностики новоутворень щелеп на основі текстурних ознак, отриманих з даних КТ.

Вступ

Амелобластома (АБ) та зубоязикова кіста (ЗК) є клінічно поширеними доброякісними одонтогенними ураженнями. Через значні відмінності в біологічній поведінці ці дві хвороби мають різні стратегії лікування. Хірургічне лікування є єдиним ефективним методом у лікуванні одонтогенних пухлин, але вибір ефективного хірургічного методу є спірним. План лікування для АБ в основному включає радикальну операцію часткової резекції щелепної кістки, для ЗК – збережувальну хірургію декомпресії в поєднанні з кюретажем. Через різні принципи лікування цих двох уражень дуже важливо знайти більш точний метод передопераційної диференційної діагностики. Диференційна діагностика цих двох уражень є складною, оскільки вони мають багато спільних клінічних і рентгенографічних ознак. Тому важко диференціювати ці ураження рентгенографічно, а остаточний діагноз базується лише на гістопатологічному дослідженні. Таким чином, відмінності в рентгенографічних знахідках цих двох уражень можуть відігравати важливу роль у постановці діагнозу.

Перетворення цифрових медичних зображень на дані високої розмірності, що підлягають обробці, зумовлене концепцією, що біомедичні зображення містять інформацію, яка відображає основну патофізіологію, і що ці зв'язки можуть бути виявлені за допомогою кількісного аналізу зображень. Радіоміка - це процес, який дозволяє витягувати та аналізувати кількісні дані з медичних зображень. Радіоміка розроблена для створення інструментів підтримки прийняття рішень; отже, вона передбачає поєднання радіомічних даних з іншими характеристиками пацієнтів, якщо такі є, щоб підвищити ефективність моделей підтримки прийняття рішень.

Протягом останніх кількох років радіоміка використовувалася для діагностики назофарингеальної карциноми; прогнозування відповіді на лікування при недрібноклітинному раку легенів; для передопераційного прогнозування мікроваскулярного вторгнення при гепатоцелюлярній карциномі; для неінвазивної оцінки коронарного запалення; у точній діагностиці, прогнозуванні та плануванні лікування плоскоклітинних карцином голови та шиї. Текстурний аналіз зображень у дослідженнях був спрямований на виявлення прогностичних біомаркерів захворювання. Такі об'єктивні біомаркери легко доступні і мають потенціал покращити персоналізоване лікування та точну медицину.

Ми висунули гіпотезу, що аналіз текстури КТ може виявити тонкі відмінності новоутворень щелепи. Ця інформація необхідна для визначення правильних тактик лікування.

Метою цього дослідження було оцінити корисність характеристик текстури КТ у розрізненні звичайних новоутворень щелепи, а саме, амелобластоми (АБ) від зубоясенних кіст (ЗК).

Матеріали та методи

Вибір пацієнтів

Було проаналізовано 35 записів пацієнтів з новоутвореннями щелепи, які звернулися до відділення щелепно-лицевої хірургії Першого державного медичного університету імені Павлова в Санкт-Петербурзі. Критерії включення для вибору медичних записів були:

• Випадки повинні містити звіт про гістопатологічне дослідження АБ або ЗК. Зразки фіксувалися в 10% буферному формаліні, пізніше їх занурювали в парафін, і виконували гістологічні зрізи товщиною X мікрон, після забарвлення гематоксиліном та еозином, зрізи досліджувалися під світловим мікроскопом Leica.
• Повинен бути CBCT щелепи перед хірургічним лікуванням.

Критерії виключення були:

• відсутність гістологічного висновку,
• наявність рецидивуючої ураження та одонтогенного кератоцисту,
• зображення з серйозними артефактами.

Ми виключили 17 випадків відповідно до критеріїв виключення. У дослідження було включено 18 пацієнтів: 10 пацієнтів з DC (9 чоловіків, 1 жінка; медіана віку 45 років) та 8 пацієнтів з AB (2 чоловіки, 6 жінок; медіана віку 58 років).

Протокол КТ-обстеження

КТ-обстеження проводилися на 64-зрізових КТ-сканерах (Toshiba Aquilion 64) з 120 кВ, 225 мА та 1 с/оберт, а зображення товщиною 0,5 мм були реконструйовані відповідно до нашого клінічного протоколу. Осьові зображення товщиною 0,5 мм у реконструкції використовувалися для цього аналізу.

Інтерпретація зображень

Характеристики уражень були якісно оцінені радіологом з 7-річним досвідом у сфері оральної та щелепно-лицевої радіології.

Сегментація зображень та аналіз текстури

Сегментація є важливим етапом робочого процесу радіоміки, оскільки з сегментованої області інтересу будуть отримані дуже відмінні характеристики, які можна відстежити в обсязі, точність сегментації визначить радіомічні характеристики, які будуть видобуті. Ураження було вручну окреслено оральним та щелепно-лицевим радіологом з 7-річним професійним досвідом. Сегментація ураження проводилася за допомогою 3D Slicer на кожному осьовому зображенні, яке включає ураження, перегородку та периферичну кістку до 2 мм від видимого краю утворення.

Витягування ознак є наступним кроком після сегментації області інтересу. Це вибір корисної інформації для допомоги в характеристиці нормальних і аномальних радіологічних зображень. Цей крок є серцем радіоміки. Для витягування радіомічних ознак з вручну сегментованих об'ємів було використано розширення Radiomics для 3D Slicer.

Витягнуті характеристики були засновані на формі (наприклад, максимальний діаметр, площа поверхні, об'єм), ознаки першого порядку (на основі статистики гістограми), статистика другого порядку та вищого порядку (на основі матриць просторової залежності).

Статистичний аналіз

Через відносно невелику кількість випадків ми обрали непараметричні методи для статистичного аналізу: опис кількісних змінних проводився з використанням медіани та міжквартильного діапазону, тест Манна-Уїтні використовувався для їх порівняння. Тест Фішера з розширенням Фрімена-Галтона використовувався в аналізі контингентних таблиць.

Результати

Характеристики уражень

Характеристики уражень та сегментованих обсягів, включених до дослідження, наведені в таблиці 1.

Передня максилярна ділянка була найчастіше зустрічається місцем у зубоясневій кісті, а задня мандибулярна ділянка спостерігалася найчастіше при амелобластомах.

Текстурні характеристики та статистичний аналіз

Приклади сегментованих об'ємів показані на рис. 1.

Особливості, що базуються на формі, є дескрипторами 3D розміру та форми області інтересу. Вони незалежні від розподілу інтенсивності сірого рівня в області інтересу і надають кількісне описання геометричних характеристик області інтересу.

Особливості першого порядку враховують розподіл значень окремих вокселів, не зважаючи на просторові взаємозв'язки. Особливості другого порядку базуються на спільному розподілі ймовірностей пар вокселів, описуючи просторове розташування візерунків, іноді непомітних для людського ока. Ми використовували матрицю співвідношення сірого рівня (GLCM), матрицю довжини пробігу сірого рівня (GLRLM), матрицю розміру зони сірого рівня (GLSZM), матрицю різниці сусідніх сірих тонів (NGTDM), матрицю залежності сірого рівня (GLDM).

У нашому дослідженні ми оцінили текстурні особливості зображень КТ DC та AB. Після аналізу текстури ми не виявили різниці в особливостях, що базуються на формі, та значеннях статистики першого порядку в обох групах. На нашу думку, це було очікувано, оскільки обидві формації мають подібні рентгенографічні особливості, які можна поверхнево оцінити під час рутинного аналізу зображень.

Ми виявили статистично значущі відмінності в 13 вторинних характеристиках DC та AB (Рис. 2).

Кластерний відтінок - це міра асиметрії та однорідності GLCM. Яскравість кластера - це міра асиметрії та асиметрії GLCM. Контраст - це міра локальної варіації інтенсивності, що віддає перевагу значенням, які віддалені від діагоналі. Дисперсія різниці - це міра гетерогенності, яка надає більшу вагу парам різних рівнів інтенсивності, які показують більше відхилення від середнього. Інформаційна міра кореляції - це кількісна оцінка складності текстури. Дисперсія залежності - це дисперсія в розмірі залежності в зображенні. Великий акцент на залежності - це спільний розподіл великої залежності з нижчими значеннями сірого рівня. Акцент на довгих пробігах - це міра розподілу довгих пробігів, з більшим значенням, що вказує на довші пробіги та грубіші структурні текстури.

Відсоток пробігів - це міра грубості текстури, що визначається як відношення кількості пробігів до кількості вокселів у зоні інтересу. Дисперсія пробігів - це дисперсія в пробігах для довжин пробігів. Дисперсія сірого рівня (GLSZM) - це дисперсія інтенсивностей сірого рівня для зон. Відсоток зон - це міра грубості текстури, що визначається як відношення кількості зон до кількості вокселів у зоні інтересу. Складність - це міра неоднорідності та швидких змін у сірому рівні.

Обговорення

Щелепи є єдиним місцем в організмі, де епітелій може нормально знаходитися в кістці. Епітелій зубної пластинки бере участь у формуванні емалі та визначає форму зуба. Після завершення формування зуба епітеліальні залишки залишаються в щелепах. Вони призводять до різноманітних уражень, включаючи неоплазми, які не повинні викликати проблем з діагностикою, коли їх видно в асоціації із зубами, але можуть викликати труднощі в інших ситуаціях.

Два різні типи уражень були вибрані для цього дослідження: амелобластома та зубна кістка. Цей вибір базувався на 2 факторах: частоті та схожості рентгенографічного зображення серед цих уражень.

Оскільки компоненти різних уражень за своєю природою патологічно різні, текстурні ознаки також повинні бути різними.

Амелобластоми складаються з епітелію і не показують індукції зубних твердих тканин. У звичайному типі епітелій може демонструвати фолікулярний або плексiformний малюнок, але часто спостерігається змішування малюнків в межах одного пухлини. Найбільш поширеним малюнком є фолікулярний, що характеризується островами епітелію з периферійним палісадуванням подовжених стовпчастих клітин з перевернутою полярністю, оскільки ядра орієнтовані від базальної мембрани. Ці клітини нагадують преамелобласти нормального розвитку зуба. У центрі фолікулів містяться вільно розташовані зірчасті клітини, що нагадують зірчасту ретикулярну тканину зубного зачатка.

Дентигенний кістоз складається з епітеліального вистилання та стінки. Епітеліальне вистилання – зазвичай, 2-4 клітини завтовшки. Плоскі некератинізовані клітини з регулярним плоским інтерфейсом зі стінкою. Запалення призводить до ознак, ідентичних радикулярному кістозу. Метапластичні зміни з мукоцитами та війками трапляються частіше в дентигенних кістозах, ніж в інших типах. Запалені зразки також можуть показувати гіперплазію, іноді з кератинізацією. Гіалінові тіла та навіть сальні клітини можуть бути включені. Стінка – зазвичай, незапалена фіброміксоїдна сполучна тканина (схожа на зубний фолікул) з великою кількістю глікозаміногліканів у основній речовині. Одонтогенні епітеліальні залишки присутні в змінній кількості та можуть підлягати кальцифікації. Збільшена фіброзність разом з холестериновими щілинами та депозицією гемосидерину спостерігається в тривалих та запалених кістозах.

Ми припускаємо, що відмінності між радіомічними ознаками відображають відмінності в рентгенівській щільності компонентів уражень.

Висновок

Наше пілотне дослідження демонструє нову техніку неінвазивної диференціальної діагностики новоутворень щелепи на основі текстурних ознак. Це дослідження може сприяти фактичній реалізації цих радіомічних технік у клінічній практиці, що сприятиме ефективній підтримці клінічного прийняття рішень та розвитку прецизійної медицини.

Анна В. Лисенко, Андрій І. Яременко, Анна А. Зубарева, Олександр В. Ширшин, Олександр І. Любимов, Єлизавета А. Іванова

Посилання

1. Федоров А, Бейхель Р, Калпаті-Крамер Дж, Фіне Ж, Фільйон-Робін ЖК, Пужоль С та ін. 3D Slicer як платформа обробки зображень для кількісної візуалізації. Магнітно-резонансна томографія. 2012;30(9):1323-1341. doi: 10.1016/j.mri.2012.05.001
2. ван Грітуйзен ЙЙМ, Федоров А, Пармар К, Хосні А, Оквін Н, Нараян В та ін. Обчислювальна радіоміка для декодування радіографічного фенотипу. Дослідження раку. 2017; 77(21):e104-e107. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-17-0339
3. Дуань В, Сіонг Б, Тянь Т, Зоу Х, Хе З, Чжан Л. Радіоміка в носоглотковому раку. Клінічні медичні інсайти в онкології. 2022; 16:11795549221079186. doi: 10.1177/11795549221079186
4. Четан МР, Глісон ФВ. Радіоміка в прогнозуванні відповіді на лікування при немелкоклітинному раку легенів: сучасний стан, виклики та перспективи. Європейська радіологія. 2021;31(2):1049-1058. doi: 10.1007/s00330-020-07141-9
5. Ян Л, Гу Д, Вей Дж, Ян Ц, Рао С, Ван В та ін. Номограма радіоміки для передопераційного прогнозування мікроваскулярного вторгнення при гепатоцелюлярній карциномі. Рак печінки. 2019;8(5):373-386. doi: 10.1159/000494099
6. Ченг К, Лін А, Юварадж Дж, Ніколлс СД, Вонг ДТЛ. Радіоміка комп'ютерної томографії серця для неінвазивної оцінки коронарного запалення. Клітини. 2021; 10(4):879. doi: 10.3390/cells10040879
7. Хайдер СП, Буртнесс Б, Ярбро WG, Паябваш С. Застосування радіоміки в прецизійній діагностиці, прогнозуванні та плануванні лікування плоскоклітинних карцином голови та шиї. Рак голови та шиї. 2020; 5:6. doi: 10.1186/s41199-020-00053-7