Διερεύνηση χαρακτηριστικών Radiomics από εικόνες αξονικής τομογραφίας πνεύμονα και μοντέλα μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της σταδιοποίησης ΤΝΜ του καρκίνου
Creators: name: Βαρδαλή, Γεωργία Δημήτρη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Ραδιομική
Μηχανική Μάθηση
Καρκίνος του Πνεύμονα
Radiomics
Machine Learning
Lung Cancer

description: Ο σκοπός αυτής της μελέτης είναι να εξετάσει τον ρόλο της ραδιομικής αξονικής τομογραφίας στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης για την ΤΝΜ σταδιοποίηση του καρκίνου του πνεύμονα. Τα ραδιομικά χαρακτηριστικά του όγκου, του αριστερού και του δεξιού πνεύμονα εξήχθησαν από αξονικές τομογραφίες ασθενών με καρκίνο του πνεύμονα, χρησιμοποιώντας δύο δημόσια σύνολα δεδομένων και η μέθοδος ComBat εφαρμόστηκε για την εναρμόνιση των δεδομένων. Χρησιμοποιώντας τα αρχικά χαρακτηριστικά, υπολογίστηκαν πρόσθετα χαρακτηριστικά που παρέχουν πληροφορίες για τους πνεύμονες και την θέση του όγκου ως προς αυτούς. Οι παράμετροι της σταδιοποίησης T, N και Μ εξετάστηκαν ανεξάρτητα, οδηγώντας σε τρεις ταξινομήσεις πολλών κλάσεων. Για κάθε μία από αυτές εξετάστηκε εναλλακτικά η δυαδική ταξινόμηση για να μετριαστεί η ανισοκατανομή των κλάσεων. Για την ταξινόμηση του Τ, η ανισοκατανομή κλάσεων αντιμετωπίστηκε περαιτέρω με SMOTE και οι μέθοδοι επιλογής χαρακτηριστικών ANOVA και LASSO συνδυάστηκαν με τους ταξινομητές SVM, Random Forest, XGBoost και AdaBoost. Η προσέγγιση για το Ν ήταν η ίδια, εκτός από την εφαρμογή του SMOTE. Εξαιτίας της σοβαρής ανισοκατανομής και της έλλειψης δειγμάτων της μειοψηφικής κλάσης, η ταξινόμηση του Μ επαναπροσδιορίστηκε ως ανίχνευση ανωμαλιών και χρησιμοποιήθηκαν One-Class SVM, Isolation Forest και autoencoders. Τα αποτελέσματα της ταξινόμησης του Τ ήταν τα πιο θετικά, ενώ υπήρξε πτώση στην επίδοση για το Ν. Τα αποτελέσματα για το Μ ήταν μη ικανοποιητικά λόγω των δυσκολιών που παρουσιάζουν τα δεδομένα. Αυτά τα ευρήματα συνάδουν με την εγγενή υπεροχή της αξονικής τομογραφίας για τον προσδιορισμό του Τ σε καρκίνους του πνεύμονα. Συμπερασματικά, η δυαδική ταξινόμηση για το Τ και το Ν θα μπορούσε να θεωρηθεί μία βάση που αναδεικνύει τις δυνατότητες του συνδυασμού της ραδιομικής με την μηχανική μάθηση στην αυτοματοποίηση της σταδιοποίησης του καρκίνου του πνεύμονα. Ωστόσο πριν την κλινική εφαρμογή και την αποτελεσματική διαχείριση ασθενών απαιτείται να προηγηθεί η αντιμετώπιση σημαντικών περιορισμών.
description: The objective of this study was to examine the role of CT radiomics in the development of machine learning models for TNM lung cancer staging. Tumor, left lung and right lung radiomic features were extracted from lung cancer patients’ CT scans from two publicly available datasets and the ComBat method was employed for harmonization. Using the original features, additional features were calculated to encapsulate information about the lungs and the tumor’s position relative to the lungs. Each of the T, N and M stage descriptors were addressed independently, resulting in 3 multiclass classification tasks. Each task was transformed into a binary classification problem to mitigate class imbalance. For T axis classification, class imbalance was addressed further with SMOTE, and the ANOVA and LASSO feature selection methods were combined with SVM, Random Forest, XGBoost and AdaBoost. The adopted approach for N descriptor classification was the same, with the exception of applying SMOTE resampling. Because of severe class imbalance and the scarcity of minority- class samples, M axis classification was reframed as anomaly detection and One-Class SVM, Isolation Forest and autoencoders were used. T classification results were the most promising among the three classification tasks, while there was a drop in N stage classification performance. M stage classification results, however, were unsatisfactory due to the challenging nature of the data. These findings are consistent with CT’s inherent superiority in determining the T component of lung cancer. In conclusion, the binary classification approach for the T and N stage descriptors could be considered a solid foundation that demonstrates the potential of radiomics and machine learning in lung cancer staging automation. But, before clinical implementation and effective lung cancer patient management, several limitations need to be addressed.