Comparison of textural features in PET images: a phantom study.

La radiomica può essere definita come l'analisi quantitativa di immagini radiologiche derivanti, per esempio, da risonanze magnetiche e PET. L'analisi quantitativa avviene tramite software attraverso l'estrazione di features. L'analisi delle features è importante perché permette di fare previsioni, per esempio, sulla capacità del soggetto di rispondere positivamente alle cure previste o perché può aiutare nell'individuazione automatica della massa tumorale nell'immagine. Inoltre tale analisi si affianca al lavoro visivo di studio dell'immagine fatto dall'oncologo o dal radiologo. Il valore delle features cambia in base a diversi fattori, come per esempio lo scanner usato o le modalità di ricostruzione dell'immagine. Appare quindi importante, in ogni singola indagine, capire quali features sono le più robuste e quali le più variabili perché dal loro valore si dedurranno elementi diagnostici relativi all'oggetto studiato. In questa tesi si è analizzata la robustezza di 11 features in immagini PET al variare dei parametri di ricostruzione dell'immagine. Le immagini considerate provengono dallo IEO di Milano. Si sono analizzati 9 datasets e per ogni feature si è valutata la robustezza al variare dei parametri di ricostruzione, al variare delle ROI (regioni di interesse, tipicamente le masse tumorali, su cui si concentra lo studio delle features), al variare della grandezza della ROI e della grandezza delle sfere da cui le ROI sono state estratte. Inoltre si è calcolata la robustezza delle features fissando il metodo di ricostruzione di default e si è indagata la stabilità dei metodi valutando i valori delle singole features su 15 ROI della stessa grandezza (5 per ogni sfera analizzata nel fantoccio). Si è notato che alcune features (come l'entropia e l'entropia-GLCM) appaiono più stabili mentre altre features sono assai volatili (come la varianza). Si è visto inoltre che la variabilità delle features aumenta al variare della grandezza della ROI considerata.