title: Differenzierung und Charakterisierung von Brustläsionen in der diffusionsgewichteten MRT: Vergleich unterschiedlicher Fitansätze, Radiomics-Stabilitäts-Analyse und Radiomics-basierte Charakterisierung molekularer Subtypen
Creators: name: Pistel, Mona
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 2024
Subjects: subject: Magnetresonanztomographie
subject: Brustkrebs
subject: Radiomics
subject: Diffusionsgewichtete MRT

description: Hintergrund und Ziele: Mit jährlich ca. 2,3 Millionen neue Fällen ist Brustkrebs die häufigste Krebserkrankung weltweit [1]. Eine frühe und individuell angepasste Therapie erhöht die Überlebenschancen signifikant. Je mehr Informationen über die Charakteristika der Läsion bekannt sind, desto gezielter kann therapiert werden. Die diffusionsgewichtete MRT (engl. diffusion weighted imaging, DWI) misst Brownsche Molekularbewegung im Körper und ermöglicht so Einblicke in die Mikrostruktur des untersuchten Gewebes [2–4]. Die aus der DWI gewonnenen Parameter ermöglichen einerseits die Unterscheidung zwischen gutartigen und bösartigen Läsionen und ande- rerseits die Bestimmung wichtiger Tumoreigenschaften für eine individuelle Therapie. Die Parameter werden in dieser Arbeit entweder mit dem monoexponentiellen Ansatz (Gewinnung des Diffusionsparameters D) oder mit dem DKI-Fit (engl. diffusion kurto- sis imaging: Gewinnung des Kurtosis-korrigierten Diffusionsparameters DK und der Kurtosis K) bestimmt. Die Fits werden entweder voxelweise oder an das mittlere Signal in der Läsion durchgeführt. Vor allem molekulare Eigenschaften sind ausschlaggebend für die Wahl der richtigen Therapie. Standardmäßig werden diese molekularen Details mittels Gewebebiopsie gewonnen. Besonders für heterogene Läsionen ist die Biopsie jedoch in ihrer holistischen Erfassung der Tumoreigenschaften limitiert. Eine mögliche Lösung für dieses Problem bietet Radiomics, indem es Informationen aus medizinischen Bildern extrahiert und auf ihren Zusammenhang mit pathologischen Fragestellungen untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die klinische Anwendbarkeit von DWI und DWI-basiertem Radiomics in der Brustbildgebung zu untersuchen. Methoden: In der ersten Studie wurde verglichen, ob der voxelweise DKI-Fit oder der DKI-Fit an das gemittelte Signal besser zwischen benignen und malignen Brustläsionen differenzieren kann. Hierfür wurde die diagnostische Performance der zwei Ansätze für 104 Patientinnen mit 150 Läsionen mittels Boxplot- und ROC-Analyse untersucht. Zusätzlich wurden die DKI-Parameter mittels logistischer Regression kombiniert und ebenfalls zwischen den Fitansätzen verglichen. Die zweite Studie analysierte mit der gleichen Patientinnenauswahl, ob die Differenzierung benigner und maligner Läsionen besser mit dem monoexponentiellen Ansatz oder dem DKI-Fit funktioniert. Hierfür wurden Boxplot- und ROC-Analysen durchgeführt. Zudem wurde mittels Pearson- Korrelationsanalyse die lineare Korrelation der Methoden untersucht. In der dritten Studie wurde ein standardisiertes Vorgehen entwickelt, um Radiomic-Feature aus der Brust-DWI auf Robustheit zu testen (103 Patientinnen, 149 Läsionen). Für jede Seg- mentierung wurden Variationen an Form und Position vorgenommen um untersuchen zu können, wie stabil die einzelnen Feature-Werte sind. Die Feature-Stabilität wurde mit einem Punktesystem basierend auf zwei Maßen der deskriptiven Statistik bewertet. Die letzte Studie untersuchte die diagnostische Performance von Radiomic-Featuren in der Differenzierung molekularer Eigenschaften von Brusttumoren. Zusätzlich wur- de analysiert, wie robust die diagnostische Leistung gegenüber Veränderungen an der Segmentierung ist. Es wurden die gleichen Läsionsdaten wie in der dritten Studie (103 Patientinnen, 149 Läsionen) genutzt. Die Performance der Feature wurde mittels ROC- Kurven und zugehöriger AUC bestimmt. Als Maß für die Robustheit der Performance wurde die Schwankung der AUC über die verschiedenen Segmentierungen pro Läsion genutzt. Ergebnisse und Beobachtungen: Teil-Ergebnisse der vorliegenden Arbeit wurden ver- öffentlicht in: M. Pistel, F.B. Laun, S. Bickelhaupt, A. Dada, E. Weiland, T. Niederdrank, M. Uder, R. Janka, E. Wenkel und S. Ohlmeyer, “Differentiating Benign and Malignant Breast Lesions in Diffusion Kurtosis MRI: Does the Averaging Procedure Matter?” J Magn Reson Imaging, Jg. 56, Nr. 5, S. 1343–1352, 2022, issn: 1522-2586 (Electronic) 1053- 1807 (Linking). doi: 10.1002/jmri.28150, sowie in: M. Pistel, F.B. Laun, S. Bickelhaupt, A. Dada, E. Weiland, T. Niederdrank, T.A. Kuder, M. Uder, R. Janka, E. Wenkel et al., “Kur- tosis versus D(b50,b750) und D(b750,b1500) zur Differenzierung maligner und benigner Brustläsionen in der diffusionsgewichteten Brust-MRT,” in 23rd annual meeting of the German Chapter of the ISMRM Programme &amp; Proceedings, German Chapter of the ISMRM, Sep. 2021, S. 49–50 und in M. Pistel, L. Brock, F.B. Laun, R. Erber, E. Weiland, M. Uder, E. Wenkel, S. Ohlmeyer, S. Bickelhaupt, “Stability of Radiomic Features against Variations in Lesion Segmentations Computed on Apparent Diffusion Coefficient Maps of Breast Lesions”, Diagnostics, Jg. 14, Nr. 13, 2024, issn: 2075-4418 (Electronic) 2075- 4418 (Linking). doi: 10.3390/diagnostics14131427. Für die Differenzierung zwischen benignen und malignen Brustläsionen macht es kei- nen Unterschied, ob die Fits voxelweise oder an das mittlere Signal in der Läsion durch- geführt werden. Die AUC-Werte unterscheiden sich sowohl für DK (0,9494 (voxel) vs. 0,9508 (VOI)) als auch für K (0,9175 (voxel) vs. 0,9298 (VOI)) kaum. Ebenfalls ist die diagnostische Leistung unabhängig davon, ob der Fit mit dem monoexponentiellen Fit (AUC = 0,9588 (voxel), AUC = 0,9595 (VOI)) oder dem DKI-Fit (AUC = 0,9570 (voxel), AUC = 0,9604 (VOI)) gemacht wird. Die in der dritten Studie mittels Radiomics gewonnenen Feature unterschieden sich teils stark in ihrer Stabilität. Feature, welche die Verteilung der Voxelintensitäten in der Läsion beschreiben wurden im Durchschnitt am stabilsten bewertet. Unter den 18 stabilsten Featuren waren insgesamt acht aus jener Klasse. Die letzte Studie konnte zeigen, dass mit Hilfe von Radiomics-Analysen Rückschlüsse auf molekulare Tumoreigenschaften möglich sind. Vier Feature, welche die Form der Läsi- on beschreiben, konnten stabil präditiv zwischen Ki-67h und Ki-67n differenzieren. Die Verteilung der Voxelintensitäten gab Rückschlüsse auf den HER2-Status der Läsion. Ins- gesamt konnten drei Feature dieser Klasse stabil prädiktiv zwischen HER2+ und HER2- unterscheiden. Die Analysen zeigten, dass sich LumA- und LumB-Tumoren hinsichtlich ihrer Homogenität unterscheiden. Insgesamt konnten acht Feature stabil prädiktiv zwi- schen LumA und LumB differenzieren, von denen fünf die Homogenität beschreiben. Schlussfolgerungen und Diskussion: Für die Differenzierung benigner und maligner Burstläsionen mittels DWI macht es keinen signifikanten Unterschied, ob die Fits vo- xelweise oder an das gemittelte Signal durchgeführt werden. Der Einfluss der makro- skopischen Kurtosis ist daher klein im Vergleich zur mikroskopischen Kurtosis. Auch ist es unerheblich, ob der monoexponentielle oder der DKI-Fit durchgeführt wird. Für den VOI-gemittelten Ansatz war die Übereinstimmung der Parameter zwischen mono- exponentiellem Fit und DKI-Fit größer als im voxelweisen Ansatz. Eine plausible Erklä- rung hierfür ist die Instabilität des nicht-linearen Kurtosis-Fits, welche im voxelweisen Fit stärker zum Tragen kommt als im VOI-gemittelten Ansatz. Aus der Vielzahl an ver- fügbaren Radiomic-Featuren ist es unverzichtbar zunächst die Feature-Robustheit zu bewerten, da nur stabile Feature aussagekräftig sind. Radiomic-Feature aus der DWI können einen wichtigen Beitrag zur personalisierten Brustkrebsbehandlung leisten, da sie Rückschlüsse auf molekulare Eigenschaften der Läsionen zulassen. Für jede moleku- lare Eigenschaft konnte eine Feature-Klasse identifiziert werden, welche mehrere stabil prädiktive Feature enthielt. Diese Erkenntnisse unterstreichen die Bedeutung verschie- dener Läsionseigenschaften wie Form oder Homogenität in der Bestimmung molekula- rer Eigenschaften.