Radiomic analysis and development of machine learning techniques for the detection of clinically significant prostate cancer
Creators: name: Ρούνη, Μαρία Αναστασία Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ραδιομική Ανάλυση
Ιατρική Εικόνα
Μηχανική Μάθηση
Radiomic analysis
Medical Imaging
Machine Learning

description: Ο καρκίνος αποτελεί μια πολύπλοκη ομάδα ασθενειών που χαρακτηρίζεται από την ανεξέλεγκτη ανάπτυξη μη φυσιολογικών κυττάρων. Παραμένει μία από τις κύριες αιτίες θανάτου παγκοσμίως, συμβάλλοντας σημαντικά στο ποσοστό θνησιμότητας από μη μεταδοτικές ασθένειες (NCD) με εκτιμώμενους 9,3 εκατομμύρια θανάτους ετησίως, όπως αναφέρει ο Παγκόσμιος Οργανισμός Υγείας. Επιπλέον, εκτιμήθηκαν 19,3 εκατομμύρια νέα περιστατικά καρκίνου και σχεδόν 10 εκατομμύρια θάνατοι από καρκίνο το 2020 μόνο. Το παγκόσμιο βάρος του καρκίνου αναμένεται να αυξηθεί λόγω παραγόντων όπως ο γηράσκων πληθυσμός, οι αλλαγές στον τρόπο ζωής και οι περιβαλλοντικοί παράγοντες, τονίζοντας την επείγουσα ανάγκη για βελτιωμένες διαγνωστικές και θεραπευτικές στρατηγικές. Ανάμεσα στους διάφορους τύπους καρκίνου, ο καρκίνος του προστάτη διακρίνεται ως ένας από τους πιο διαγνωσμένους κακοήθεις όγκους στους άνδρες. Είναι ο δεύτερος πιο συνηθισμένος καρκίνος ανάμεσα στους άνδρες παγκοσμίως και η πέμπτη κύρια αιτία θανάτου από καρκίνο στους άνδρες. Η πρώιμη ανίχνευση και ακριβής διάγνωση του καρκίνου του προστάτη, ιδιαίτερα των κλινικά σημαντικών περιπτώσεων, είναι κρίσιμη για την αντιμετώπιση και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων για τους ασθενείς. Ωστόσο, οι παραδοσιακές μέθοδοι διάγνωσης, όπως η εξέταση ειδικού αντιγόνου του προστάτη (PSA) και η ψηλάφηση μέσω του ορθού (DRE), έχουν περιορισμούς σε ειδικότητα και ευαισθησία. Τα τελευταία χρόνια, η εμφάνιση προηγμένων τεχνικών απεικόνισης, όπως η διπαραμετρική MRI (bpMRI), έχει επαναστατήσει το τοπίο της διάγνωσης του καρκίνου του προστάτη. Η bpMRI είναι μια απλοποιημένη μορφή της πολυπαραμετρικής MRI που επικεντρώνεται στην απεικόνιση του αδένα του προστάτη χρησιμοποιώντας κυρίως ακολουθίες απεικόνισης Τ2W και διάχυσης (DWI), παραλείποντας τη δυναμική απεικόνιση με ενίσχυση αντίθεσης (DCE). Αυτή η προσέγγιση μειώνει τον χρόνο εξέτασης, το κόστος και εξαλείφει την ανάγκη για ενδοφλέβια χορήγηση σκιγραφικής ουσίας, καθιστώντας τη λιγότερο επεμβατική και πιο προσβάσιμη για ασθενείς με ορισμένες ιατρικές παθήσεις. Σε συνδυασμό με τις εξελίξεις στη ραδιομική - έναν τομέα που εξάγει έναν μεγάλο αριθμό ποσοτικών χαρακτηριστικών από ιατρικές εικόνες - υπάρχει μια υποσχόμενη προοπτική για την ενίσχυση της προβλεπτικής ακρίβειας αυτών των απεικονιστικών μεθόδων. Με την αξιοποίηση τεχνικών μηχανικής μάθησης, η ανάλυση ραδιομικών δεδομένων έχει τη δυνατότητα να προσφέρει μια πιο ακριβή και μη επεμβατική μέθοδο για την πρόβλεψη του κλινικά σημαντικού καρκίνου του προστάτη, βελτιώνοντας σημαντικά τη φροντίδα και τα αποτελέσματα για τους ασθενείς. Αυτή η διατριβή εμβαθύνει στο δυναμικό της ανάλυσης ραδιομικών δεδομένων στην διπαραμετρική MRI, σε συνδυασμό με τεχνικές μηχανικής μάθησης, ως μια καινοτόμος προσέγγιση για την πρόβλεψη του κλινικά σημαντικού καρκίνου του προστάτη (csPCa). Μέσα από έρευνα και ανάλυση, στοχεύουμε να συμβάλουμε στις τρέχουσες προσπάθειες της ιατρικής κοινότητας για τη βελτίωση της διάγνωσης του καρκίνου του προστάτη και, τελικά, τη φροντίδα των ασθενών.
description: Cancer is a complex group of diseases characterized by the uncontrolled growth and spread of abnormal cells. It remains one of the leading causes of death worldwide, contributing significantly to the noncommunicable disease (NCD) mortality rate with an estimated 9.3 million deaths annually, as reported by the World Health Organization. Furthermore, there were an estimated 19.3 million new cancer cases and almost 10 million cancer deaths in 2020 alone. The global burden of cancer is expected to grow due to factors such as an aging population, lifestyle changes, and environmental factors, emphasizing the urgent need for improved diagnostic and therapeutic strategies. Among the various types of cancers, prostate cancer stands out as one of the most diagnosed malignancies in men. It is the second most common cancer among men globally and the fifth leading cause of cancer-related death in men. Early detection and accurate diagnosis of prostate cancer, especially clinically significant cases, are crucial for effective treatment and improved patient outcomes. However, traditional diagnostic methods, such as prostate-specific antigen (PSA) testing and digital rectal examination (DRE), have limitations in specificity and sensitivity. In recent years, the advent of advanced imaging techniques, like biparametric MRI (bpMRI), has revolutionized the landscape of prostate cancer diagnosis. bpMRI is a simplified form of multiparametric MRI that focuses on the imaging of the prostate gland by primarily using T2-weighted and diffusion-weighted imaging (DWI) sequences, omitting the dynamic contrast-enhanced (DCE) imaging. This approach reduces the examination time, cost, and eliminates the need for intravenous contrast, making it less invasive and more accessible for patients with certain medical conditions. Coupled with the developments in radiomics—a field that extracts a large number of quantitative features from medical images—there's a promising avenue for enhancing the predictive accuracy of these imaging modalities. By leveraging machine learning techniques, radiomics analysis holds the potential to provide a more precise and non-invasive method for predicting clinically significant prostate cancer, significantly improving patient care and outcomes. This thesis delves into the potential of radiomics analysis on bpMRI, combined with machine learning techniques, as a novel approach for the prediction of clinically significant prostate cancer (csPCa). Through rigorous research and analysis, we aim to contribute to the ongoing efforts in the medical community to improve prostate cancer diagnosis and, ultimately, patient care.