Quantification and Machine Learning classification of imaging biomarkers towards the optimization of MRI differential diagnosis
Authors: Βαμβακάς Αλέξανδρος-Χρυσοβαλάντης 
Published: July 2023

Ο ρόλος της βιοϊατρικής απεικόνισης έχει επεκταθεί σημαντικά από την εμφάνιση της ψηφιακής τεχνολογίας, όπως αποδεικνύεται από το ευρύ φάσμα ευέλικτων και υψηλής ακριβείας διαγνωστικών απεικονιστικών πρωτοκόλλων, που αποτελούν αναπόσπαστο μέρος των περισσότερων κλινικών διαδικασιών. Η σύγχρονη κλινική απεικόνιση αναδεικνύει νέα επίπεδα στη μη επεμβατική αξιολόγηση της παθοφυσιολογίας, αξιοποιώντας διάφορες μακροσκοπικές ποσοτικές απεικονιστικές παραμέτρους που συσχετίζονται με βιολογικά τελικά σημεία. Ωστόσο, ο ψηφιακός μετασχηματισμός της ιατρικής απεικόνισης θέτει νέες προκλήσεις στην ορθολογική ερμηνεία των πυκνών ποσοτικών απεικονιστικών πληροφοριών, δημιουργώντας την ανάγκη ανάπτυξης και χρήσης νέων συμπερασματικών προσεγγίσεων, για να ξεπεραστούν οι περιορισμοί των επικρατούντων μεθόδων ποιοτικής αξιολόγησης, ώστε να αξιοποιηθεί πλήρως το δυναμικό της. Η παρούσα διδακτορική έρευνα στοχεύει να συμβάλει στην αντιμετώπιση προκλήσεων στην ερμηνεία της πολυπαραμετρικής Απεικόνισης Μαγνητικού Συντονισμού (MRI) σε νευρολογικές και ογκολογικές εφαρμογές και εστιάζει στην αξιοποίηση και επέκταση των αναδυόμενων συμπερασματικών προσεγγίσεων, που στηρίζονται σε προηγμένες μεθοδολογίες ανάλυσης εικόνας και στατιστικής μάθησης. Η πρώτη μελέτη διερεύνησε τα μοριακά υποστρώματα των λειτουργικών αποκρίσεων του εγκεφάλου που προκύπτουν από ερεθίσματα συνεχούς πόνου, όπως παρατηρήθηκαν μέσω της τεχνικής αιμάτωσης Arterial Spin Labeling. Πιο συγκεκριμένα, η μελέτη εξέτασε τη χωρική συσχέτιση των αιμοδυναμικών αποκρίσεων δύο ομάδων ασθενών με οξύ και χρόνιο συνεχιζόμενο πόνο, με κατανομές υποδοχέων νευροδιαβιβαστών, που προήλθαν από δεδομένα τομογραφίας ποζιτρονικής εκπομπής ανεξάρτητων μελετών, καθώς και από μεταγραφωμικά δεδομένα που περιέχονται στον Άτλαντα του ανθρώπινου εγκεφάλου Allen. Τα μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης αποκάλυψαν μέτριες έως ισχυρές συσχετίσεις των αιμοδυναμικών αποκρίσεων με τις κατανομές των υποτύπων υποδοχέων οπιοειδών και ντοπαμίνης (τιμές R2 κυμαίνονται από 0,14 έως 0,35), οι οποίοι διαδραματίζουν βασικό ρόλο στην εγκεφαλική επεξεργασία των σημάτων του πόνου, και ιδιαίτερα στον ενδογενή μηχανισμό ρύθμισης του πόνου. Διαφορικές συσχετίσεις βρέθηκαν για τους υποδοχείς σεροτονίνης που εξετάστηκαν. Επιπλέον, τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν τη χρησιμότητα της μεθοδολογία ως ένα εύκολα εφαρμόσιμο εργαλείο για την ενίσχυση της μοριακής ειδικότητας των λειτουργικών σημάτων MRI. Η δεύτερη μελέτη είχε ως στόχο την ανάπτυξη ενός διαγνωστικού μοντέλου, βασισμένο σε ένα πολυπαραμετρικά δεδομένα MRI, για την υποστήριξη της διαφορικής διάγνωσης μεταξύ γλοιωμάτων χαμηλού και υψηλού βαθμού κακοήθειας. Η μεθοδολογία ανάλυσης των δεδομένων της πολυπαραμετρικής μαγνητικής τομογραφίας περιλάμβανε τεχνικές ημι-επιβλεπόμενης τμηματοποίησης εικόνας, ποσοτικοποίησης των χαρακτηριστικών υφής και επιλογής και ταξινόμησης των χαρακτηριστικών με αλγορίθμους μηχανικής μάθησης. Τα διαφοροδιαγνωστικά ισχυρότερα απεικονιστικά χαρακτηριστικά προήλθαν από τις προηγμένες τεχνικές μαγνητικής τομογραφίας, δηλαδή, τη μαγνητική φασματοσκοπία, την απεικόνιση τανυστή διάχυσης και την απεικόνιση σταθμισμένης αιμάτωσης. Το διαγνωστικό μοντέλο βασίστηκε σε έναν ταξινομητή Support Vector Machine (SVM), επιδεικνύοντας ακρίβεια ταξινόμησης 95,5%. Συνολικά, η μελέτη καταδεικνύει την αξία της χρήσης πολυπαραμετρικού σήματος μαγνητικής τομογραφίας υψηλού πεδίου 3Τ και μεθόδων ποσοτικής ανάλυσης εικόνας στην αξιολόγηση του βαθμού κακοήθειας των γλοιωμάτων. Η τρίτη μελέτη παρουσιάζει μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων πολυπαραμετρικής μαγνητικής τομογραφίας για τη διαφοροποίηση καλοηθειών και κακοηθειών του μαστού. Ο στόχος ήταν να αξιολογηθεί η δυνατότητα των ταξινομητών Συλλογής Μοντέλων στα επιμέρους βήματα της επιλογής και ταξινόμησης χαρακτηριστικών, να αυξάνουν τη σχετικά μέτρια διαγνωστική ακρίβεια των διαγνωστικών μοντέλων που έχουν αναφερθεί προηγουμένως στη βιβλιογραφία και που βασίστηκαν σε μεμονωμένους ταξινομητές. Τα βασικά ευρήματα της μελέτης ήταν η ανωτερότητα των χαρακτηριστικών που προέρχονται από τη απεικόνιση σταθμισμένης διάχυσης έναντι των χαρακτηριστικών που προέρχονται από τις εικόνες βαρύτητας T2, καθώς και η υπεροχή των Boosting αλγορίθμων σε σύγκριση με τα μοντέλα ταξινόμησης SVM (Καμπύλη χαρακτηριστικής λειτουργίας του δέκτη = 0,95 έναντι 0,88). Συνολικά, η διδακτορική έρευνα καταδεικνύει την ενισχυμένη πληροφόρηση σχετικά με τις υποκείμενες βιολογικές διεργασίες, που μπορούν να αποκτηθούν από τον συνδυασμό προηγμένων πρωτοκόλλων απεικόνισης, ενώ η περαιτέρω αξιοποίηση προηγμένων υπολογιστικών εργαλείων διευκολύνει την ανάπτυξη ισχυρών διαγνωστικών μοντέλων για την υποστήριξη εξατομικευμένων παρεμβάσεων στο κλινικό περιβάλλον.