Choise of Statistical Processing Methods for the Results of Radcomic Analysis of CT Images of Head and Neck Tumors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Purpose: Selection of the optimal method for statistical processing of the results of texture analysis of conventional CT images in patients with head and neck tumors.

Material and methods: A total of 118 patients aged from 4 to 80 years with a verified diagnosis of 37 benign and 81 malignant head and neck tumors were studied. Texture analysis was performed using LIFEx program, version 7.10, with statistical processing using SPSS, MedCalc, XLSTAT, R.

Results: The 39 texture indicators extracted from CT images were subjected to statistical processing by different methods, including Mann-Whitney U test, correlation matrix, factor analysis, LASSO-regression, ending with the development of a logistic classification model. Of the multiple processing methods, LASSO-regression followed by logistic model was optimal; according to its results, the percentage of correct classification of benign and malignant patient groups was – 81.3 %, area under the ROC curve was 0.902±0.029 (p<0.0001), sensitivity – 82.7 %, specificity – 87.5 %.

Conclusion: Texture analysis of medical images allows non-invasive prediction of benign or malignant nature of the imaged head and neck mass. The choice of the correct method for statistical processing of texture analysis results is critical to assess and classify patients according to the nature of the tumor.

About the authors

A. Sh. Pattokhov

Tashkent state dental institute

Email: marat.khodjibekov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

Yu. M. Khodjibekova

Tashkent state dental institute

Email: marat.khodjibekov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

M. Kh. Khodjibekov

Tashkent medical academy

Email: marat.khodjibekov@gmail.com
Tashkent, Uzbekistan

References

  1. Petralia G., Bonello L., Viotti S., Preda L., d’Andrea G., Bellomi M. CT Perfusion in Oncology: How to Do It. Cancer Imaging. 2010;10;1:8-19. doi: 10.1102/1470-7330.2010.0001.
  2. Gerashchenko T.S., Denisov E.V., Litvyakov N.V., Zavyalova M.V., Vtorushin S.V., Tsyganov M.M., Perelmuter V.M., Cherdyntseva N.V. Intratumor Heterogeneity: Nature and Biological Significance. Biokhimiya = Biochemistry. 2013;78;11:1531–1549 (In Russ.).
  3. Lin G., Keshari K.R., Park J.M. Cancer Metabolism and Tumor Heterogeneity: Imaging Perspectives Using MR Imaging and Spectroscopy. Contrast Media Mol Imaging. 2017;2017:6053879. doi: 10.1155/2017/6053879.
  4. Nioche C., Orlhac F., Boughdad S., Reuzé S., Goya-Outi J., Robert C., Pellot-Barakat C., Soussan M., Frouin F., Buvat I. LIFEx: a Freeware for Radiomic Feature Calculation in Multimodality Imaging to Accelerate Advances in the Characterization of Tumor Heterogeneity. Cancer Research. 2018;78;16:4786-4789. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-18-0125.
  5. Nailon W.H. Texture Analysis Methods for Medical Image Characterisation. Biomedical Imaging. Ed. Mao Y. London, IntechOpen, 2010. URL: https://www.intechopen.com/chapters/10175. doi: 10.5772/8912.
  6. Wu J., Aguilera T., Shultz D., Gudur M., Rubin D.L., Loo B.W.Jr., Diehn M., Li R. Early-Stage Non-Small Cell Lung Cancer: Quantitative Imaging Characteristics of (18)F Fluorodeoxyglucose PET/CT Allow Prediction of Distant Metastasis. Radiology. 2016;281;1:270-278. doi: 10.1148/radiol.2016151829.
  7. Romeo V., Cuocolo R., Ricciardi C., Ugga L., Cocozza S., Verde F., et al. Prediction of Tumor Grade and Nodal Status in Oropharyngeal and Oral Cavity Squamous-Cell Carcinoma Using a Radiomic Approach. Anticancer Res. 2020;40:271–280. doi: 10.21873/anticanres.13949.
  8. Bogowicz M., Riesterer O., Ikenberg K., Stieb S., Moch H., Studer G., Guckenberger M, Tanadini-Lang S. Computed Tomography Radiomics Predicts HPV Status and Local Tumor Control After Definitive Radiochemotherapy in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2017;99;4:921-928. doi: 10.1016/j.ijrobp.2017.06.002.
  9. Ren J., Qi M., Yuan Y., Duan S., Tao X. Machine Learning-Based MRI Texture Analysis to Predict the Histologic Grade of Oral Squamous Cell Carcinoma. Am. J. Roentgenol. 2020;15;5:1184-1190. doi: 10.2214/AJR.19.22593.
  10. Zhang Y., Chen C., Tian Z., Feng R., Cheng Y., Xu J. The Diagnostic Value of MRI-Based Texture Analysis in Discrimination of Tumors Located in Posterior Fossa: a Preliminary Study. Front. Neurosci. 2019;13:1113. doi: 10.3389/fnins.2019.0111.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».