Radiomics in prostate cancer: an up-to-date review

: Prostate cancer (PCa) is the most common worldwide diagnosed malignancy in male population. The diagnosis, the identification of aggressive disease, and the post-treatment follow-up needs a more comprehensive and holistic approach. Radiomics is the extraction and interpretation of images phenotypes in a quantitative manner. Radiomics may give an advantage through advancements in imaging modalities and through the potential power of artificial intelligence techniques by translating those features into clinical outcome prediction. This article gives an overview on the current evidence of methodology and reviews the available literature on radiomics in PCa patients, highlighting its potential for personalized treatment and future applications

Multiparametric MRI and Radiomics in Prostate Cancer: A Review of the Current Literature

Prostate cancer (PCa) represents the fourth most common cancer and the fifth leading cause of cancer death of men worldwide. Multiparametric MRI (mp-MRI) has high sensitivity and specificity in the detection of PCa, and it is currently the most widely used imaging technique for tumor localization and cancer staging. mp-MRI plays a key role in risk stratification of naive patients, in active surveillance for low-risk patients, and in monitoring recurrence after definitive therapy. Radiomics is an emerging and promising tool which allows a quantitative tumor evaluation from radiological images via conversion of digital images into mineable high-dimensional data. The purpose of radiomics is to increase the features available to detect PCa, to avoid unnecessary biopsies, to define tumor aggressiveness, and to monitor post-treatment recurrence of PCa. The integration of radiomics data, including different imaging modalities (such as PET-CT) and other clinical and histopathological data, could improve the prediction of tumor aggressiveness as well as guide clinical decisions and patient management. The purpose of this review is to describe the current research applications of radiomics in PCa on MR images

Radiomics and prostate MRI: Current role and future applications

Multiparametric prostate magnetic resonance imaging (mpMRI) is widely used as a triage test for men at a risk of prostate cancer. However, the traditional role of mpMRI was confined to prostate cancer staging. Radiomics is the quantitative extraction and analysis of minable data from medical images; it is emerging as a promising tool to detect and categorize prostate lesions. In this paper we review the role of radiomics applied to prostate mpMRI in detection and localization of prostate cancer, prediction of Gleason score and PI-RADS classification, prediction of extracapsular extension and of biochemical recurrence. We also provide a future perspective of artificial intelligence (machine learning and deep learning) applied to the field of prostate cancer

Prostate cancer biochemical recurrence prediction using bpMRI radiomics, clinical and histopathological data

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021O cancro da próstata é a segunda doença oncológica mais frequente nos homens, sendo frequentemente tratado com remoção cirúrgica total do órgão, denominada prostatectomia radical. Apesar dos avanços no diagnóstico e da evolução das terapias cirúrgicas, 20–35% dos candidatos a prostatectomia radical com intuito curativo sofrem de recidiva bioquímica, uma condição que representa o insucesso do tratamento inicial e também o primeiro sinal de progressão da doença. Em particular, dois terços dos casos de recidiva bioquímica ocorrem dentro de um período de dois anos. Ocorrendo cedo, este estado implica uma maior agressividade biológica da doença e um pior prognóstico, uma vez que pode dever-se `a presença de doença oculta, localmente avançada ou metastática. Apesar de o prognóstico devido ao desenvolvimento de recidiva bioquímica variar, em geral está associado a um risco acrescido de desenvolvimento de doença metastática e de mortalidade específica por cancro da próstata, representando assim uma importante preocupação clínica após terapia definitiva. Contudo, os modelos preditivos de recidiva bioquímica actuais não só falham na explicação da variabilidade dos resultados pós-cirúrgicos, como não têm habilidade para intervir cedo no processo de decisão de tratamento, uma vez que dependem de informação provinda da avaliação histopatológica da peça cirúrgica da prostatectomia ou da biópsia. Actualmente, o exame padrão para diagnóstico e para estadiamento do cancro da próstata é a ressonância magnética multiparamétrica, e as características provindas da avaliação dessas imagens têm mostrado potencial na caracterização do(s) tumor(es) e para predição de recidiva bioquímica. “Radiomics”, a recente metodologia aplicada à análise quantitativa de imagens médicas tem mostrado ter capacidade de quantificar objectivamente a heterogeneidade macroscópica de tecidos biológicos como tumores. Esta heterogeneidade detectada tem vindo a sugerir associação a heterogeneidade genómica que, por sua vez, tem demonstrado correlação com resistência a tratamento e propensão metastática. Porém, o potencial da análise radiómica das imagens de ressonância magnética (MRI) multiparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica pós-prostatectomia radical ainda não foi totalmente aprofundado. Esta dissertação propôs explorar o potencial da análise radiómica aplicada a imagens pré-cirúrgicas de ressonância magnética biparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica, no período de dois anos após prostatectomia radical. Este potencial foi avaliado através de modelos predictivos com base em dados radiómicos e parâmetros clínico-histopatológicos comummente adquiridos em três fases clínicas: pré-biópsia, pré- e pós-cirúrgica. 93 pacientes, de um total de 250, foram eleitos para este estudo retrospectivo, dos quais 20 verificaram recidiva bioquímica. 33 parâmetros clínico-histopatológicos foram recolhidos e 2715 variáveis radiómicas baseadas em intensidade, forma e textura, foram extraídas de todo o volume da próstata caracterizado em imagens originais e filtradas de ressonância magnética biparamétrica, nomeadamente, ponderadas em T2, ponderadas em Difusão, e mapas de coeficiente de difusão aparente (ADC). Embora os pacientes elegíveis tenham sido examinados na mesma instituição, as características do conjunto de imagens eram heterogéneas, sendo necessário aplicar vários passos de processamento para possibilitar uma comparação mais justa. Foi feita correção do campo tendencial (do inglês, “bias”) e segmentação manual das imagens T2, registo tanto para transposição das delineações do volume de interesse entre as várias modalidades imagiológicas como para correção de movimento, cálculo de mapas ADC, regularização do campo de visão, quantização personalizada em tons cinza e reamostragem. Tendo os dados recolhidos uma alta dimensionalidade (número de variáveis maior que o número de observações), foi escolhida a regressão logística com penalização L1 (LASSO) para resolver o problema de classificação. O uso da penalização aliada à regressão logística, um método simples e commumente usado em estudos de classificação, permite impedir o sobreajuste provável neste cenário de alta dimensionalidade. Além do popular LASSO, recorremos também ao algoritmo Priority-LASSO, um método recente para lidar com dados “ómicos” e desenvolvido com base no LASSO. O Priority-LASSO tem como princípio a definição da hierarquia ou prioridade das variáveis de estudo, através do agrupamento dessas mesmas variáveis em blocos sequenciais. Neste trabalho explorámos duas maneiras de agrupar as variáveis (Clínico-histopatológicas vs. Radiómicas e Clínico-histopatológicas vs. T2 vs. Difusão vs. ADC). Além disso, quisemos perceber qual o impacto da ordem destes mesmos blocos no desempenho do modelo. Para tal, testámos todas as permutações de blocos possíveis (2 e 24, respectivamente) em cada um dos casos. Assim, uma estrutura de aprendizagem automática, composta por métodos de classificação, validação-cruzada k-fold estratificada e repetida, e análises estatísticas, foi desenvolvida para identificar os melhores classificadores, dentro um conjunto de configura¸c˜oes testado para cada um dos três cenários clínicos simulados. Os algoritmos de regressão logística penalizada com LASSO e o Priority-LASSO efectuaram conjuntamente a seleção de características e o ajuste de modelos. Os modelos foram desenvolvidos de forma a optimizar o n´umero de casos positivos de recidiva bioquímica através da maximização das métricas área sob a curva (AUC) e medida-F (Fmax), derivadas da análise de curva característica de operação do receptor (ROC). Além da comparação das implementações Priority-LASSO com o caso em que não houve agrupamento de variáveis (isto é, LASSO), foram também comparados dois métodos de normalização de imagens com base no desempenho dos modelos (avaliado por Fmax). Um dos métodos tinha em conta o sinal de intensidade proveniente da próstata e de tecidos imediatamente circundantes, e outro apenas da próstata. Paralelamente, também o efeito do método de amostragem SMOTE, que permite equilibrar o número de casos positivos e negativos durante o processo de aprendizagem do algoritmo, foi avaliado no desempenho dos modelos. Com este método, gerámos casos sintéticos para a classe positiva (classe minoritária) para recidiva bioquímica, a partir dos casos já existentes. O modelo de regressão logística com Priority-LASSO com a sequência de blocos de variáveis Clínico-histopatológicas, T2, Difusão, ADC e com restrição de esparsidade de cada bloco com o parâmetro pmax = (1,7,0,1), foi seleccionada como a melhor configuração em cada um dos cenários clínicos testados, superando os modelos de regressão logística LASSO. Durante o desenvolvimento dos modelos, e em todos os cenários clínicos, os modelos com melhor desempenho obtiveram bons valor médios de Fmax (mínimo–máximo: 0.702–0.754 e 0.910–0.925 para classe positiva e negativa de recidiva bioquímica, respectivamente). Contudo, na validação final com um conjunto de dados independentes, os modelos obtiveram valores Fmax muito baixos para a classe positiva (0.297–0.400), revelando um sobreajuste, apesar do uso de métodos de penalização. Também se verificou grande instabilidade nos atributos seleccionados. Contudo, os modelos obtiveram razoáveis valores de medida-F (0.779–0.833) e de Precisão (0.821–0.873) para a classe de recidiva bioquímica negativa durante as fases de treino e de validação, pelo que estes modelos poderão ter valor a ser explorado. Os modelos pré-biópsia tiveram desempenho inferior no treino, mas sofreram menos de sobreajuste. Os classificadores pré-operatórios foram excessivamente optimistas, e os modelos pós-operatórios foram os melhores a detectar correctamente casos negativos de recidiva bioquímica. Outros resultados observados incluem a superioridade no desempenho dos modelos baseados em imagens que usaram o método de normalização realizado apenas com o volume da próstata, e o inesperado resultado de que o uso método de amostragem SMOTE não ter trazido melhoria na classificação de casos positivos de recorrência bioquímica, nem nos casos negativos, durante a validação dos modelos. Tendo em contas às variáveis seleccionadas e a sequência de prioridade dos melhores modelos Priority-LASSO, concluímos que os atributos radiómicos provindos da análise de textura de imagens MRI ponderadas em T2 poderão ter potencial para distinguir pacientes que não irão sofrer recidiva bioquímica inicial, conjuntamente com níveis iniciais de antigénio específico da próstata, num cenário pré-biópsia. A inclusão de parâmetros pré- ou pós-operatórios não adicionou valor substancial para a classificação de casos positivos de recidiva bioquímica em conjunto com variáveis radiómicos de MRI biparamétrica. Estudos com alto poder estatístico serão necessários para elucidar acerca do papel de atributos de radiómica baseados em imagens de bpMRI como predictores de recidiva bioquímica.Primary prostate cancer is often treated with radical prostatectomy (RP). Yet, 20–35% of males undergoing RP with curative intent will experience biochemical recurrence (BCR). Of those, two-thirds happen within two years, implying a more aggressive disease and poorer prognosis. Current BCR risk stratification tools are bounded to biopsy- or to surgery-derived histopathological evaluation, having limited ability for early treatment decision-making. Magnetic resonance imaging (MRI) is acquired as part of the diagnostic procedure and imaging derived features have shown promise in tumour characterisation and BCR prediction. We investigated the value of imaging features extracted from preoperative biparametric MRI (bpMRI) combined with clinic-histopathological data to develop models to predict two-year post-prostatectomy BCR in three simulated clinical scenarios: pre-biopsy, pre- and postoperative. In a cohort of 20 BCR positive and 73 BCR negative RP-treated patients examined in the same institution, 33 clinico-histopathological variables were retrospectively collected, and 2715 radiomic features (based on intensity, shape and texture) were extracted from the whole-prostate volume imaged in original and filtered T2- and Diffusion-weighted MRI and ADC maps scans. A systematic machine-learning framework comprised of classification, stratified k-fold cross validation and statistical analyses was developed to identify the top performing BCR classifiers’ configurations within three clinical scenarios. LASSO and Priority-LASSO logistic regression algorithms were used for feature selection and model fitting, optimising the amount of correctly classified BCR positive cases through AUC and F-score maximisation (Fmax) derived from ROC curve analysis. We also investigated the impact of two image normalisation methods and SMOTE-based minority oversampling on model performance. Priority-LASSO logistic regression with four-block priority sequence Clinical, T2w, DWI, ADC, with block sparsity restriction pmax = (1,7,0,1) was selected as the best performing model configuration across all clinical scenarios, outperforming LASSO logistic regression models. During development and across the simulated clinical scenarios, top models achieved good median Fmax values (range: 0.702–0.754 and 0.910–0.925 for BCR positive and negative classes, respectively); yet, during validation with an independent set, the models obtained very low Fmax for the target BCR positive class (0.297–0.400), revealing model overfitting. We also observed instability in the selected features. However, models attained reasonably good F-score (0.779–0.833) and Precision (0.821–0.873) for BCR negative class during training and validation phases, making these models worth exploring. Pre-biopsy models had lower performances in training but suffered less from overfitting. Preoperative classifiers were overoptimistic, and postoperative models were the most successful in detecting BCR negative cases. T2w-MRI textured-based radiomic features may have potential to distinguish negative BCR patients together with baseline prostate-specific antigen (PSA) levels in a pre-biopsy scenario. The inclusion of pre- or postoperative variables did not substantially add value to BCR positive cases classification with bpMRI radiomic features. Highly powered studies with curated imaging data are needed to elucidate the role of bpMRI radiomic features as predictors of BCR

Multi-parametric MRI to guide salvage treatment of recurrent prostate cancer

Prostate cancer (PCa) is frequently treated with radiotherapy. However, depending on the aggressiveness of the disease, the risk of recurrence can be up to 35% within five years of the initial treatment. Patients with localised recurrent PCa are candidates for curative (i.e. salvage) treatment. To overcome the toxicity associated with whole-gland approaches, focal salvage treatments target the index lesion while sparing the surrounding tissue. The studies described in this thesis elaborate on the use of quantitative multi-parametric MRI (mp-MRI) for the detection and localisation of locally recurrent PCa after radiotherapy. Pre-treatment radiomic imaging features were found to have potential to improve recurrence-risk prediction models for high-risk PCa patients treated with radiotherapy. In this thesis, the mp-MRI properties of irradiated benign tissue and recurrent tumour were characterised, with access to pathological samples. These findings can be used as a foundation to establish guidelines (which are currently absent) on how to assess and score MRI scans after radiotherapy. Improving radiological knowledge in the recurrent setting can lead to improved staging and result in better patient selection for salvage treatments. Lastly, this thesis provides evidence on how best to define the region to target, leading to a refinement of focal salvage strategies.KWF KankerbestrijdingLUMC / Geneeskund

Prostate cancer radiogenomics—from imaging to molecular characterization

Radiomics and genomics represent two of the most promising fields of cancer research, designed to improve the risk stratification and disease management of patients with prostate cancer (PCa). Radiomics involves a conversion of imaging derivate quantitative features using manual or automated algorithms, enhancing existing data through mathematical analysis. This could increase the clinical value in PCa management. To extract features from imaging methods such as magnetic resonance imaging (MRI), the empiric nature of the analysis using machine learning and artificial intelligence could help make the best clinical decisions. Genomics information can be explained or decoded by radiomics. The development of methodologies can create more-efficient predictive models and can better characterize the molecular features of PCa. Additionally, the identification of new imaging biomarkers can overcome the known heterogeneity of PCa, by non-invasive radio-logical assessment of the whole specific organ. In the future, the validation of recent findings, in large, randomized cohorts of PCa patients, can establish the role of radiogenomics. Briefly, we aimed to review the current literature of highly quantitative and qualitative results from well-de-signed studies for the diagnoses, treatment, and follow-up of prostate cancer, based on radiomics, genomics and radiogenomics research

Computer-Assisted Characterization of Prostate Cancer on Magnetic Resonance Imaging

Prostate cancer (PCa) is one of the most prevalent cancers among men. Early diagnosis can improve survival and reduce treatment costs. Current inter-radiologist variability for detection of PCa is high. The use of multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) with machine learning algorithms has been investigated both for improving PCa detection and for PCa diagnosis. Widespread clinical implementation of computer-assisted PCa lesion characterization remains elusive; critically needed is a model that is validated against a histologic reference standard that is densely sampled in an unbiased fashion. We address this using our technique for highly accurate fusion of mpMRI with whole-mount digitized histology of the surgical specimen. In this thesis, we present models for characterization of malignant, benign and confounding tissue and aggressiveness of PCa. Further validation on a larger dataset could enable improved characterization performance, improving survival rates and enabling a more personalized treatment plan

MR Imaging Texture Analysis in the Abdomen and Pelvis

Texture analysis (TA) is a form of radiomics and refers to quantitative measurements of the histogram, distribution and/or relationship of pixel intensities or gray scales within a region of interest on an image. TA can be applied to MRI of the abdomen and pelvis, with the main strength being quantitative analysis of pixel intensities and heterogeneity rather than subjective/qualitative analysis. There are multiple limitations of MR texture analysis (MRTA) including a dependency on image acquisition and reconstruction parameters, non-standardized approaches without or with image filtration, diverse software methods and applications, and statistical challenges relating numerous texture analysis results to clinical outcomes in retrospective pilot studies with small sample sizes. Despite these limitations, there is a growing body of literature supporting MRTA. In this review, the application of MRTA to the abdomen and pelvis will be discussed, including tissue or tumor characterization and response evaluation or prediction of outcomes in various tumors