Texture Analysis Improves Accuracy of Computer-assisted Differentiation between Small Hepatic Cysts and Hepatocellular Carcinoma on Noncontrast CT
Notice bibliographique
Résumé
Background Small (< 1.5cm in diameter) liver lesions are commonly detected incidentally on non-contrast CT exams. Characterization of these lesions as cystic or solid is crucial to patient management but is frequently not possible without other imaging modalities. Evaluation This study explored whether texture analysis could increase diagnostic confidence for the differentiation of simple Hepatic Cysts (SC) and Hepatocellular Carcinoma (HCC) from normal liver parenchyma (NP) in non-contrast CT exams. Patients (42) were retrospectively selected, 21 with ultrasound confirmed SC and 21 with positive pathology for HCC. Images were resampled to 0.75mm per pixel. Circular ROIs were drawn to fit the smallest lesion and copied nearby to overlie NP. A total of 84 ROIs were defined (21 SC + 21 HCC + 42 NP). Intensity metrics (IM) were measured, and texture features extracted, using either an S-Transform (ST) or a Wavelet Transform (WT) for each ROI. A Support Vector Machine Classifier was used to solve the classification problem. A leave-one-out cross-validation was used to estimate classification accuracy. Using IM only the accuracy was 89%. The statistical power to detect a 'biomarker of tissue type' was found to be equal to 0.98 at a 95% confidence level. Using IM and either ST or WT increased accuracy to 94%. Using IM and both ST and WT increased the accuracy to 95%. SCs were identified with 100% sensitivity (SN) and 100% specificity (SP). Differentiating HCC from NP had SN=77% (SP=94%) using IM only. Using IM and ST, the SN was 83% (SP=98%). Using IM and WT, the SN was 90% (SP=95%). Using IM and both WT and ST, the SN was 87% (SP=98%). Discussion The accuracy of distinguishing SC from NP or HCC tissue is improved by adding transform based texture features to pixel intensity analysis. Due to the small number of cases not correctly classified on the basis of intensity, this texture-enabled additional accuracy did not reach statistical significance. CONCLUSION Image intensity combined with texture analysis provides a robust tool that could aid in the discrimination between SC, HCC and NP for small liver lesions on non-contrast CT, avoiding the expense and inconvenience of additional imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».