Seleção e Harmonização dos Atributos Radiômicos em Tomografia Computadorizada de COVID-19

Autores

DOI:

https://doi.org/10.29384/rbfm.2022.v16.19849001670

Palavras-chave:

tomografia computadorizada, COVID-19, radiômica, harmonização

Resumo

O advento da radiômica tem gerado oportunidades em várias aplicações diagnósticas, incluindo a tomografia computadorizada (TC) de tórax para diagnóstico e estadiamento da COVID-19. Este trabalho demonstra a aplicação de técnicas de seleção e harmonização de atributos radiômicos em um estudo multicêntrico de COVID-19. 37 indivíduos com COVID-19 e 36 indivíduos com outras pneumonias não associadas a COVID-19 foram selecionados de três centros diagnósticos. Noventa e quatro atributos radiômicos da TC de tórax foram quantificados e selecionados usando dois métodos: 1) supervisionado, utilizando análise univariada pela curva ROC, e 2) não supervisionado, utilizando concordância de observadores intraclasse (ICC > 0,9) a partir de réplicas das TC com variações na qualidade de imagem e na segmentação. Adicionalmente, foram analisadas características populacionais que pudessem enviesar a harmonização dos atributos. O método de seleção não supervisionado demonstrou ser eficaz na triagem de atributos harmonizados, não sendo necessário uma harmonização com pós processamento. Os atributos selecionados pelo método supervisionado possuem maior dispersão das distribuições das quantificações entre os equipamentos, fazendo-se necessária a aplicação da harmonização ComBat após avaliação da sensibilidade do viés ecológico.

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Publicado

2022-12-13

Como Citar

Oliveira, D. M., Machado, M. A. D., Oliveira, M. L. de, Silva, R. R. E. da, Namías, M., Reina, T. R., de Oliveira Affonso Júnior, P. C., Lessa, A. de S., Lira, A. A. B. de, Rodrigues, K. M. de A., Moraes, T. F., & Menezes, V. de O. (2022). Seleção e Harmonização dos Atributos Radiômicos em Tomografia Computadorizada de COVID-19 . Revista Brasileira De Física Médica, 16, 670. https://doi.org/10.29384/rbfm.2022.v16.19849001670

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Artigo Original