Potential impact of texture analysis in contrast enhanced CT in non-small cell lung cancer as a marker of survival: A retrospective feasibility study

The objective of this feasibility study was to assess computed tomography (CT) texture analysis (CTTA) of pulmonary lesions as a predictor of overall survival in patients with suspected lung cancer on contrast-enhanced computed tomography (CECT). In a retrospective pilot study, 94 patients (52 men and 42 women; mean age, 67.2 ± 10.8 yrs) from 1 center with non-small cell lung cancer (NSCLC) underwent CTTA on the primary lesion by 2 individual readers. Both simple and multivariate Cox regression analyses correlating textural parameters with overall survival were performed. Statistically significant parameters were selected, and optimal cutoff values were determined. Kaplan-Meier plots based on these results were produced. Simple Cox regression analysis showed that normalized uniformity had a hazard ratio (HR) of 16.059 (3.861-66.788, P < .001), and skewness had an HR of 1.914 (1.330-2.754, P < .001). The optimal cutoff values for both parameters were 0.8602 and 0.1554, respectively. Normalized uniformity, clinical stage, and skewness were found to be prognostic factors for overall survival in multivariate analysis. Tumor heterogeneity, assessed by normalized uniformity and skewness on CECT may be a prognostic factor for overall survival

On-cloud decision-support system for non-small cell lung cancer histology characterization from thorax computed tomography scans

Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) accounts for about 85% of all lung cancers. Developing non-invasive techniques for NSCLC histology characterization may not only help clinicians to make targeted therapeutic treatments but also prevent subjects from undergoing lung biopsy, which is challenging and could lead to clinical implications. The motivation behind the study presented here is to develop an advanced on-cloud decisionsupport system, named LUCY, for non-small cell LUng Cancer histologY characterization directly from thorax Computed Tomography (CT) scans. This aim was pursued by selecting thorax CT scans of 182 LUng ADenocarcinoma (LUAD) and 186 LUng Squamous Cell carcinoma (LUSC) subjects from four openly accessible data collections (NSCLC-Radiomics, NSCLC-Radiogenomics, NSCLC-Radiomics-Genomics and TCGA-LUAD), in addition to the implementation and comparison of two end-to-end neural networks (the core layer of whom is a convolutional long short-term memory layer), the performance evaluation on test dataset (NSCLC-RadiomicsGenomics) from a subject-level perspective in relation to NSCLC histological subtype location and grade, and the dynamic visual interpretation of the achieved results by producing and analyzing one heatmap video for each scan. LUCY reached test Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) values above 77% in all NSCLC histological subtype location and grade groups, and a best AUC value of 97% on the entire dataset reserved for testing, proving high generalizability to heterogeneous data and robustness. Thus, LUCY is a clinically-useful decision-support system able to timely, non-invasively and reliably provide visuallyunderstandable predictions on LUAD and LUSC subjects in relation to clinically-relevant information

On-cloud decision-support system for non-small cell lung cancer histology characterization from thorax computed tomography scans

Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) accounts for about 85% of all lung cancers. Developing non-invasive techniques for NSCLC histology characterization may not only help clinicians to make targeted therapeutic treatments but also prevent subjects from undergoing lung biopsy, which is challenging and could lead to clinical implications. The motivation behind the study presented here is to develop an advanced on-cloud decision-support system, named LUCY, for non-small cell LUng Cancer histologY characterization directly from thorax Computed Tomography (CT) scans. This aim was pursued by selecting thorax CT scans of 182 LUng ADenocarcinoma (LUAD) and 186 LUng Squamous Cell carcinoma (LUSC) subjects from four openly accessible data collections (NSCLC-Radiomics, NSCLC-Radiogenomics, NSCLC-Radiomics-Genomics and TCGA-LUAD), in addition to the implementation and comparison of two end-to-end neural networks (the core layer of whom is a convolutional long short-term memory layer), the performance evaluation on test dataset (NSCLC-Radiomics-Genomics) from a subject-level perspective in relation to NSCLC histological subtype location and grade, and the dynamic visual interpretation of the achieved results by producing and analyzing one heatmap video for each scan. LUCY reached test Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) values above 77% in all NSCLC histological subtype location and grade groups, and a best AUC value of 97% on the entire dataset reserved for testing, proving high generalizability to heterogeneous data and robustness. Thus, LUCY is a clinically-useful decision-support system able to timely, non-invasively and reliably provide visually-understandable predictions on LUAD and LUSC subjects in relation to clinically-relevant information

Lung nodule diagnosis and cancer histology classification from computed tomography data by convolutional neural networks: A survey

Lung cancer is among the deadliest cancers. Besides lung nodule classification and diagnosis, developing non-invasive systems to classify lung cancer histological types/subtypes may help clinicians to make targeted treatment decisions timely, having a positive impact on patients' comfort and survival rate. As convolutional neural networks have proven to be responsible for the significant improvement of the accuracy in lung cancer diagnosis, with this survey we intend to: show the contribution of convolutional neural networks not only in identifying malignant lung nodules but also in classifying lung cancer histological types/subtypes directly from computed tomography data; point out the strengths and weaknesses of slice-based and scan-based approaches employing convolutional neural networks; and highlight the challenges and prospective solutions to successfully apply convolutional neural networks for such classification tasks. To this aim, we conducted a comprehensive analysis of relevant Scopus-indexed studies involved in lung nodule diagnosis and cancer histology classification up to January 2022, dividing the investigation in convolutional neural network-based approaches fed with planar or volumetric computed tomography data. Despite the application of convolutional neural networks in lung nodule diagnosis and cancer histology classification is a valid strategy, some challenges raised, mainly including the lack of publicly-accessible annotated data, together with the lack of reproducibility and clinical interpretability. We believe that this survey will be helpful for future studies involved in lung nodule diagnosis and cancer histology classification prior to lung biopsy by means of convolutional neural networks

CT radiomics model combined with clinical and radiographic features for discriminating peripheral small cell lung cancer from peripheral lung adenocarcinoma

PurposeExploring a non-invasive method to accurately differentiate peripheral small cell lung cancer (PSCLC) and peripheral lung adenocarcinoma (PADC) could improve clinical decision-making and prognosis.MethodsThis retrospective study reviewed the clinicopathological and imaging data of lung cancer patients between October 2017 and March 2022. A total of 240 patients were enrolled in this study, including 80 cases diagnosed with PSCLC and 160 with PADC. All patients were randomized in a seven-to-three ratio into the training and validation datasets (170 vs. 70, respectively). The least absolute shrinkage and selection operator regression was employed to generate radiomics features and univariate analysis, followed by multivariate logistic regression to select significant clinical and radiographic factors to generate four models: clinical, radiomics, clinical-radiographic, and clinical-radiographic-radiomics (comprehensive). The Delong test was to compare areas under the receiver operating characteristic curves (AUCs) in the models.ResultsFive clinical-radiographic features and twenty-three selected radiomics features differed significantly in the identification of PSCLC and PADC. The clinical, radiomics, clinical-radiographic and comprehensive models demonstrated AUCs of 0.8960, 0.8356, 0.9396, and 0.9671 in the validation set, with the comprehensive model having better discernment than the clinical model (P=0.036), the radiomics model (P=0.006) and the clinical–radiographic model (P=0.049).ConclusionsThe proposed model combining clinical data, radiographic characteristics and radiomics features could accurately distinguish PSCLC from PADC, thus providing a potential non-invasive method to help clinicians improve treatment decisions

Überprüfung der Wertigkeit und Vergleich von Texturfeatures in der [18F]-2-Fluor-2-desoxy-D-glucose-Positronen-Emissions-Tomographie und Computertomographie zur Prädiktion von Differenzierungsgrad, histopathologischem Tumortyp und Patientenüberleben bei Bronchialkarzinomen

Einleitung Die Texturanalyse als Teilgebiet der Radiomics in der medizinischen Bildgebung beschreibt die computergestützte Extraktion von Bilddaten zur objektiven Auswertung der räumlichen Heterogenität der Grauwertverteilung z.B. eines Tumors in der Computertomographie (CT) oder Positronen-Emissionstomographie (PET). So sollen Texturcharakteristiken quantitativ erfasst werden, die dem menschlichen Auge nicht zugänglich sind und möglicherweise Hinweise auf die Histologie eines Tumors oder das klinische Out-come von Patienten liefern könnten. Ziel Die vorliegende Studie hatte zum Ziel, die Wertigkeit von ausgesuchten, in der Literatur vorbeschriebenen Texturfeatures von Bronchialkarzinomen in der CT und 18F-Fluorodeoxyglucose-PET (18F-FDG-PET) hinsichtlich der Prädiktion des histologischen Subtyps und des Gesamtüberlebens an einem Kollektiv des Universitätsklinikums Tübingen zu untersuchen. Des Weiteren wurde der Einfluss der Kontrastmittelphase und der Segmentierungstechnik auf die Ergebnisse der Texturanalyse in der CT untersucht. Material und Methoden Von insgesamt 7759 Patienten, welche zwischen 2014 und 2017 am Universitätsklinikum Tübingen nach klinischer Indikation mittels 18F-FDG-PET/CT untersucht wurden, wurden 183 Patienten nach folgenden Kriterien in die Studienauswertung eingeschlossen: (1) Alter über 18 Jahre, (2) Erstdiagnose eines histologisch gesicherten Bronchialkarzinoms sowie (3) das Vorliegen einer kontrastangehobenen Ganzkörper-18F-FDG-PET/CT-Untersuchung, welche eine CT-Thorax in Inspiration sowie eine Ganzkörper-CT in portalvenöser Kontrastmittelphase beinhaltet. Für die Auswertung wurde ein positives Votum der Ethikkommission eingeholt. Erfasst wurden folgende Daten: Alter, Geschlecht, cTMN-Stadium, histologischer Befund mit Grading des Tumors, Lokalisation des Primarius, letzter Patientenkontakt sowie das Todesdatum. Die Bronchialkarzinome wurden in insgesamt drei Bilddatensätzen segmentiert und weiter analysiert: (I) in der 18F-FDG-PET, (II) in der CT-Thorax in Inspiration (CTINSP) und (III) der CT-Ganzkörper (CTPET). Für den PET-Datensatz wurde hierfür eine 3D 40 %-ige Isokontur (Volume of interest, VOI) verwendet, wodurch die stoffwechselaktiven Tumoranteile erfasst werden. Diese VOI wurde anschließend auf die CTPET kopiert, um diese stoffwechselaktiven Tumoranteile in der CT zu analysieren. In der CTINSP wurden die Tumore anhand der anatomischen Be-grenzung der CT manuell segmentiert. Folgende Texturfeatures der Tumore wurden aus den drei Datensätzen mittels der Software ImFEATbox in Matlab (The Mathworks Inc, Natick, USA) berechnet: Entropy, Homogeneity und Energy. Die statistische Auswertung erfolgte mittels IBM SPSS Statistics 27 (IBM, Armonk, NY, USA). Zum Vergleich allgemeiner Patienten- und Krankheitsparameter wurde ein Mann-Whitney-U-Test zwischen den Gruppen (Adenokarzinom vs. Plattenepithelkarzinom) durchgeführt. Die Korrelation zwischen den Features und dem histologischen Subtyp der Tumore wurde mittels Spearman-Test untersucht. Zur Berücksichtigung der multiplen Tests wurde die FDR mittels Benjamini-Hochberg-Korrektur auf 10 % begrenzt. Das Signifikanzniveau wurde auf p = 0,05 gesetzt. Die statistische Signifikanz der einzelnen Regressionskoeffizienten wurde mittels Wald-Test durchgeführt. Unterschiede der einzelnen Texturfeatures in den drei Bildgebungsmethoden, unter Berücksichtigung des Tumorgradings und des Gesamtüberlebens, wurden ebenfalls mittels Mann-Whitney-U-Test analysiert. Ergebnisse Von den eingeschlossenen 183 Patienten (42,5 % Frauen) hatten 61,7 % (n = 113) ein primäres Adenokarzinom und 38,3 % (n = 70) ein primäres Plat¬ten¬epi-thel¬kar¬zi¬nom. Das mittlere Alter unterschied sich signifikant zwischen den beiden Testgruppen (Adenokarzinomgruppe: 65,1 ± 9,2 Jahre vs. 68,6 ± 8,3 Jahre, p < 0,001). Grading: Adenokarzinomgruppe: je 47,8 % G2 und G3; 3,5 % G1; Plattenepi-thelkarzinomgruppe: 50,0 % G3; 45,7 % G2 und 2,9 % G1; bei jeweils einer Person der beiden Gruppen wurde das Grading nicht bestimmt. Zwischen den beiden Testgruppen (Adenokarzinom und Plattenepithelkarzinom) bestand kein signifikanter Unterschied (p > 0,05) hinsichtlich des Gesamtüberlebens (overall survival, OS): median OSAdeno 17,1 Monate, Range 0,6–67,1 Monate vs. Median OSPLECA 18,1 Monate, Range 0,2–67,2 Monate, p = 0,771. Bei der Auswertung der Texturanalyse zeigte sich nach Korrektur der Falscherkennungsrate ein statistisch signifikanter Unterschied der Entropy (p = 0,009) und der Energy (p = 0,039) zwischen den beiden Tumorhistologien Adeno- und Plattenepithelkarzinom in der PET. In Bezug auf die Gradingstufen sowie das Gesamtüberleben ergaben sich zwischen den beiden Tumorgruppen hinsichtlich der Texturfeatures Entropy, Homogeneity und Energy in der CT und der PET weder im Gesamtkollektiv noch bei den Plattenepithel- und Adenokarzinomen signifikante Unterschiede. Bei der Korrelation zwischen den Texturfeatures ergaben sich folgende Korrelationen: Homogeneity (CTPET) mit Entropy (PET) r = -0,289. Homogeneity (CTPET) bzw. Energy (CTPET) mit Entropy (PET) r = 0,434 bzw. r = 0,335). Homogeneity (PET) mit Homogeneity (CTPET) r = -0,289. Ansonsten ergaben sich hier keine signifikanten Korrelationen. Für die CTINSP und CTPET konnten keine signifikanten Korrelationen zwischen den einzelnen Texturfeatures gefunden werden (p > 0,265). Schlussfolgerung In dem untersuchten Kollektiv unserer Studie konnten interessanterweise lediglich in der PET signifikante Unterschiede in den Texturfeatures der Adeno- und Plattenepithelkarzinome gefunden werden. Die untersuchten Texturfeatures der CT erlaubten keine Differenzierung zwischen den beiden Tumorgruppen. Weder die Texturfeatures der PET noch der CT korrelierten mit dem Tumorgrading oder dem Gesamtüberleben. Auch unterschieden sich die Features aus den beiden CT-Datensätzen (CTINSP und CTPET) deutlich, was die Rolle der Segmentierungs- und Aufnahmetechnik der ausgewählten Features verdeutlicht. Die Ergebnisse unserer Studie können damit die in der Literatur zum Teil vorbeschriebenen Korrelationen von Texturfeatures zu klinischen oder histologischen Daten nicht in der beschriebenen Ausprägung bestätigen. Insgesamt variieren die bereits durchgeführten und publizierten Studien stark hinsichtlich der verwendeten Methoden zur Texturanalyse, der Auswahl der Features, der verwendeten Bilder und entsprechend auch der Ergebnisse. Es fehlt an prospektiven Studien mit ausreichend großen Patientenkollektiven zur Vereinheitlichung der Datenakquisition und Auswertungsstrategie. Der Fokus dieser Studie lag in der Untersuchung von lediglich drei, in der Literatur als relativ robust beschriebenen Texturfeatures (Entropy, Homogeneity und Ener-gy), um den statistischen Fehler durch multiples Testen zu minimieren. Zusammenfassend deuten die Ergebnisse dieser Studie darauf hin, dass die Texturfeatures in der eingesetzten Form keine eindeutige Differenzierung des histologischen Subtyps erlauben und einen nur eingeschränkten prädiktiven Wert hinsichtlich des Gesamtüberlebens bei Patienten mit Bronchialkarzinom haben. Die deutlichen Unterschiede zwischen den beiden CT-Datensätzen unterstreichen die Notwendigkeit einer Standardisierung der Untersuchungsprotokolle, Bildnachbearbeitung sowie der Segmentierungstechnik von Tumoren. Der Einsatz künstlicher Intelligenz könnte als Weiterentwicklung der quantitativen Bildgebung und Radiomics helfen, bestehende Probleme in die-sem Bereich zukünftig zu lösen

Characterization of alar ligament on 3.0T MRI: a cross-sectional study in IIUM Medical Centre, Kuantan

INTRODUCTION: The main purpose of the study is to compare the normal anatomy of alar ligament on MRI between male and female. The specific objectives are to assess the prevalence of alar ligament visualized on MRI, to describe its characteristics in term of its course, shape and signal homogeneity and to find differences in alar ligament signal intensity between male and female. This study also aims to determine the association between the heights of respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. MATERIALS & METHODS: 50 healthy volunteers were studied on 3.0T MR scanner Siemens Magnetom Spectra using 2-mm proton density, T2 and fat-suppression sequences. Alar ligament is depicted in 3 planes and the visualization and variability of the ligament courses, shapes and signal intensity characteristics were determined. The alar ligament dimensions were also measured. RESULTS: Alar ligament was best depicted in coronal plane, followed by sagittal and axial planes. The orientations were laterally ascending in most of the subjects (60%), predominantly oval in shaped (54%) and 67% showed inhomogenous signal. No significant difference of alar ligament signal intensity between male and female respondents. No significant association was found between the heights of the respondents with alar ligament signal intensity and dimensions. CONCLUSION: Employing a 3.0T MR scanner, the alar ligament is best portrayed on coronal plane, followed by sagittal and axial planes. However, tremendous variability of alar ligament as depicted in our data shows that caution needs to be exercised when evaluating alar ligament, especially during circumstances of injury

Case series of breast fillers and how things may go wrong: radiology point of view

INTRODUCTION: Breast augmentation is a procedure opted by women to overcome sagging breast due to breastfeeding or aging as well as small breast size. Recent years have shown the emergence of a variety of injectable materials on market as breast fillers. These injectable breast fillers have swiftly gained popularity among women, considering the minimal invasiveness of the procedure, nullifying the need for terrifying surgery. Little do they know that the procedure may pose detrimental complications, while visualization of breast parenchyma infiltrated by these fillers is also deemed substandard; posing diagnostic challenges. We present a case series of three patients with prior history of hyaluronic acid and collagen breast injections. REPORT: The first patient is a 37-year-old lady who presented to casualty with worsening shortness of breath, non-productive cough, central chest pain; associated with fever and chills for 2-weeks duration. The second patient is a 34-year-old lady who complained of cough, fever and haemoptysis; associated with shortness of breath for 1-week duration. CT in these cases revealed non thrombotic wedge-shaped peripheral air-space densities. The third patient is a 37‐year‐old female with right breast pain, swelling and redness for 2- weeks duration. Previous collagen breast injection performed 1 year ago had impeded sonographic visualization of the breast parenchyma. MRI breasts showed multiple non- enhancing round and oval shaped lesions exhibiting fat intensity. CONCLUSION: Radiologists should be familiar with the potential risks and hazards as well as limitations of imaging posed by breast fillers such that MRI is required as problem-solving tool