Preview

Онкоурология

Расширенный поиск

Возможности текстурного анализа лучевых методов визуализации в диагностике образований паренхимы почки

https://doi.org/10.17650/1726-9776-2021-17-4-129-135

Аннотация

В настоящем обзоре изложены основные направления текстурного анализа в лечении пациентов с образованиями паренхимы почки, используемые в современной медицине. Представлены возможности применения радиомики в диагностике и лечении больных с почечно-клеточным раком.

Об авторах

Д. Н. Гордуладзе
Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

119435 Москва, ул. Большая Пироговская, 2, стр. 1.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Е. С. Сирота
Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук
Россия

Сирота Евгений Сергеевич - врач-уролог.

119435 Москва, ул. Большая Пироговская, 2, стр. 1; 143003 Одинцово, ул. Маршала Бирюзова, 7а.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Л. М. Рапопорт
Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

119435 Москва, ул. Большая Пироговская, 2, стр. 1.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



В. Н. Гридин
Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук
Россия

143003 Одинцово, ул. Маршала Бирюзова, 7а.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Д. Г. Цариченко
Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

119435 Москва, ул. Большая Пироговская, 2, стр. 1.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



И. А. Кузнецов
Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук
Россия

143003 Одинцово, ул. Маршала Бирюзова, 7а.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



П. В. Бочкарев
Центр информационных технологий в проектировании Российской академии наук
Россия

143003 Одинцово, ул. Маршала Бирюзова, 7а.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Ю. Г. Аляев
Институт урологии и репродуктивного здоровья человека ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

119435 Москва, ул. Большая Пироговская, 2, стр. 1.


Конфликт интересов:

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.



Список литературы

1. Wilhelm Konrad Roentgen-The Centennial of His Birth-Semicentennial of the X-Rays. JAMA 2020;323(15):1512. DOI: 10.1001/jama.2019.13400.

2. Hounsfield G.N. Computerized transverse axial scanning (tomography): Part I. Description of system 1975. Br J Radiol 1973;68(815):H166-72.

3. Pincock S. US and UK researchers share Nobel prize. Paul C. Lauterbur and Peter Mansfield share award for seminal work on MRI. Lancet 2003;362(9391):1203. DOI: 10.1016/s0140-6736(03)14557-6.

4. Davnall F., Yip C.S.P., Ljungqvist G. et al. Assessment of tumor heterogeneity: an emerging imaging tool for clinical practice? Insights Imaging 2012;3(6):573-89. DOI: 10.1007/s13244-012-0196-6.

5. Haralick R.M., Shanmugam K., Dinstein I. Textural features for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern 1973;SMC-3(6):610-21. DOI: 10.1109/TSMC.1973.4309314.

6. Aerts H.J.W.L. The potential of radiomic-based phenotyping in precisionmedicine a review. JAMA Oncol 2016;2(12):1636-42. DOI: 10.1001/jamaoncol.2016.2631.

7. Lubner M.G., Smith A.D., Sandrasegaran K. et al. CT Texture Analysis: Definitions, Applications, Biologic Correlates, and Challenges. Radiographics 2017;37(5):1483-503. DOI: 10.1148/rg.2017170056.

8. Blobel B., Ruotsalainen P., Brochhausen M. et al. Autonomous systems and artificial intelligence in healthcare transformation to 5p medicine - ethical challenges. Stud Health Technol Inform 2020;270:1089-93. DOI: 10.3233/SHTI200330.

9. DeCastro G.J., McKiernan J.M. Epidemiology, clinical staging, and presentation of renal cell carcinoma. Urol Clin North Am 2008;35(4):581-92. DOI: 10.1016/j.ucl.2008.07.005.

10. Frank I., Blute M.L., Cheville J.C. et al. Solid renal tumors: an analysis of pathological features related to tumor size. J Urol 2003;170(6 Pt 1):2217-20. DOI: 10.1097/01.ju.0000095475.12515.5e.

11. Zhou L., Zhang Z., Chen Y.C. et al. A deep learning-based radiomics model for differentiating benign and malignant renal tumors. Transl Oncol 2019;12(2):292-300. DOI: 10.1016/j.tranon.2018.10.012.

12. Said D., Hectors S.J., Wilck E. et al. Characterization of solid renal neoplasms using MRI-based quantitative radiomics features. Abdom Radiol 2020;45(9):2840-50. DOI: 10.1007/s00261-020-02540-4.

13. Uhlig J., Biggemann L., Nietert M.M. et al. Discriminating malignant and benign clinical T1 renal masses on computed tomography: a pragmatic radiomics and machine learning approach. Medicine 2020;99(16):e19725. DOI: 10.1097/MD.0000000000019725.

14. Yap F.Y., Varghese B.A., Cen S.Y. et al. Shape and texture-based radiomics signature on CT effectively discriminates benign from malignant renal masses. Eur Radiol 2021;31(2):1011-21. DOI: 10.1007/s00330-020-07158-0.

15. Deng Y., Soule E., Samuel A. et al. CT texture analysis in the differentiation of major renal cell carcinoma subtypes and correlation with Fuhrman grade. Eur Radiol 2019;29(12):6922-9. DOI: 10.1007/s00330-019-06260-2.

16. Erdim C., Yardimci A.H., Bektas C.T. et al. Prediction of benign and malignant solid renal masses: machine learning-based CT texture analysis. Acad Radiol 2020;27(10):1422-9. DOI: 10.1016/j.acra.2019.12.015.

17. Xi I.L., Zhao Y., Wang R. et al. Deep learning to distinguish benign from malignant renal lesions based on routine MR imaging. Clin Cancer Res 2020;26(8):1944-52. DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-19-0374.

18. Znaor A., Lortet-Tieulent J., Laversanne M. et al. International variations and trends in renal cell carcinoma incidence and mortality. Eur Urol 2015;67(3):519-30. DOI: 10.1016/j.eururo.2014.10.002.

19. Cheville J.C., Lohse C.M., Zincke H. et al. Comparisons of outcome and prognostic features among histologic subtypes of renal cell carcinoma. Am J Surg Pathol 2003;27(5):612-24. DOI: 10.1097/00000478-200305000-00005.

20. Yu H.S., Scalera J., Khalid M. et al. Texture analysis as a radiomic marker for differentiating renal tumors. Abdom Radiol 2017;42(10):2470-8. DOI: 10.1007/s00261-017-1144-1.

21. Zhang G.M.Y., Shi B., Xue H.D. et al. Can quantitative CT texture analysis be used to differentiate subtypes of renal cell carcinoma? Clin Radiol 2019;74(4):287-94. DOI: 10.1016/j.crad.2018.11.009.

22. Duan C., Li N., Niu L. et al. CT texture analysis for the differentiation of papillary renal cell carcinoma subtypes. Abdom Radiol 2020;45(11):3860-8. DOI: 10.1007/s00261-020-02588-2.

23. Wang W., Cao K.M., Jin S.M. et al. Differentiation of renal cell carcinoma subtypes through MRI-based radiomics analysis. Eur Radiol 2020;30(10):5738—47. DOI: 10.1007/s00330-020-06896-5.

24. Fuhrman S., Lasky L.C., Limas C. Prognostic significance of morphologic parametrs in renal cell carcinoma. Am J Surg Pathol 1982;6(7):655-63. DOI: 10.1097/00000478-198210000-00007.

25. Moch H., Cubilla A.L., Humphrey P.A. et al. The 2016 WHO classification of tumours of the urinary system and male genital organs — part A: renal, penile, and testicular tumours. Eur Urol 2016;70(1):93-105. DOI: 10.1016/j.eururo.2016.02.029.

26. Tsui K.H., Shvarts O., Smith R.B. et al. Prognostic indicators for renal cell carcinoma: a multivariate analysis of 643 patients using the revised 1997 TNM staging criteria. J Urol 2000;163(4):1090-5. DOI: 10.1016/S0022-5347(05)67699-9.

27. Feng Z., Shen Q., Li Y., Hu Z. CT texture analysis: a potential tool for predicting the Fuhrman grade of clear-cell renal carcinoma. Cancer Imaging 2019;19(1):6. DOI: 10.1186/s40644-019-0195-7.

28. Goyal A., Razik A., Kandasamy D. et al. Role of MR texture analysis in histological subtyping and grading of renal cell carcinoma: a preliminary study. Abdom Radiol 2019;44(10):3336-49. DOI: 10.1007/s00261-019-02122-z.

29. Boos J., Revah G., Brook O.R. et al. CT intensity distribution curve (Histogram) analysis of patients undergoing antiangiogenic therapy for metastatic renal cell carcinoma. Am J Roentgenol 2017;209(2):W85-92. DOI: 10.2214/AJR.16.17651.

30. Bharwani N., Miquel M.E., Powles T. et al. Diffusion-weighted and multiphase contrast-enhanced MRI as surrogate markers of response to neoadjuvant sunitinib in metastatic renal cell carcinoma. Br J Cancer 2014;110(3):616-24. DOI: 10.1038/bjc.2013.790.

31. Ueno D., Yao M., Tateishi U. et al. Early assessment by FDG-PET/CT of patients with advanced renal cell carcinoma treated with tyrosine kinase inhibitors is predictive of disease course. BMC Cancer 2012;12:162. DOI: 10.1186/1471-2407-12-162.

32. Antunes J., Viswanath S., Rusu M. et al. Radiomics analysis on FLT-PET/MRI for characterization of early treatment response in renal cell carcinoma: a proof-of-concept study. Transl Oncol 2016;9(2):155-62. DOI: 10.1016/j.tranon.2016.01.008.

33. Goh V., Ganeshan B., Nathan P. et al. Assessment of response to tyrosine kinase inhibitors in metastatic renal cell cancer: CT texture as a predictive biomarker. Radiology 2011;261(1):165-71. DOI: 10.1148/radiol.11110264.


Рецензия

Для цитирования:


Гордуладзе Д.Н., Сирота Е.С., Рапопорт Л.М., Гридин В.Н., Цариченко Д.Г., Кузнецов И.А., Бочкарев П.В., Аляев Ю.Г. Возможности текстурного анализа лучевых методов визуализации в диагностике образований паренхимы почки. Онкоурология. 2021;17(4):129-135. https://doi.org/10.17650/1726-9776-2021-17-4-129-135

For citation:


Gorduladze D.N., Sirota E.S., Rapoport L.M., Gridin V.N., Tsarichenko D.G., Kuznetsov I.A., Bochkaryov P.V., Alyaev Yu.G. Prospects of texture analysis in radiological imaging for diagnosis of renal parenchyma tumor. Cancer Urology. 2021;17(4):129-135. (In Russ.) https://doi.org/10.17650/1726-9776-2021-17-4-129-135

Просмотров: 608


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1726-9776 (Print)
ISSN 1996-1812 (Online)
X