Clasificación automática del realce parenquimatoso de fondo (BPE) en DCE-MRI - Diaz Montesdeoca, Oliver; Diekmann -, Susanne; Mann -, Ritse; Martí Marly, Robert (Seram, 2018)
Objetivos Investigar una herramienta informática que clasifique automáticamente el realce parenquimatoso de fondo (BPE) en imágenes de resonancia magnética de la mama con realce de contraste dinámico (DCE-MRI), siguiendo una clasificación binaria del colegio americano de radiología (ACR). Dicha herramienta ayudaría a reducir la gran variabilidad intra e inter observador ya que proveería una clasificación objetiva. Material y métodos Hemos diseñado un método que caracteriza automáticamente el BPE binario. En primer lugar, el algoritmo extrae nuevas características del tejido parenquimatoso de la imagen de resonancia, antes y después de la administración del contraste. A continuación, métodos de aprendizajes automáticos por ordenador son empleados para diseñar un modelo de clasificación que reproduzca la anotación manual de 2 radiólogos expertos. Un total 239 volúmenes DCE-MRI, donde ambos radiólogos coincidieron en la clasificación BPE, fue utilizado. Resultados El modelo de clasificación más óptimo fue random forest de 500 árboles y 8 características aleatorias. Este modelo, mostró un área bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) de 0.84±0.01 al reproducir la clasificación BPE. Una especificidad de 0.81±0.03 y sensibilidad de 0.75±0.06 fueron observadas. Conclusiones Los algoritmos basados en aprendizaje automático por ordenador tienen potencial para clasificar BPE de forma automática y proveer de una clasificación objetiva a radiólogos, basada en el análisis de métricas realizadas sobre la DCE-MRI. Adicionalmente, esta herramienta puede utilizarse como herramienta de aprendizaje para radiólogos junior en la clasificación BPE.