La radiómica mejora la utilidad del ADC en la diferenciación entre el oncocitoma renal y el carcinoma cromófobo de células renales: resultados preliminares

Resumen

Objetivo

La diferenciación entre el oncocitoma renal (OR) y el carcinoma de células renales cromófobo (CCRcr) sigue siendo un desafío. Nuestro objetivo es evaluar la precisión de las características radiómicas del coeficiente de difusión aparente (ADC) para diferenciar estos tumores.

Materiales y métodos

Este estudio retrospectivo unicéntrico incluyó a 14 pacientes con OR (n = 6) y CCRcr (n = 8) confirmado por informe histológico que recibieron una resonancia magnética. Las características se extrajeron de los mapas de ADC. Las características con un coeficiente de correlación intraclase > 0,90, un p < 0,01 intergrupo y diferencias interevaluadores con distribución normal se sometieron a análisis de concordancia y de curva característica de funcionamiento del receptor.

Resultados

En total, se obtuvieron seis características para el análisis posterior y los gráficos de Bland-Altman revelaron una concordancia aceptable para todas ellas. Sólo una característica de primer orden y cinco características de textura de orden superior predijeron con éxito el OR con una sensibilidad superior al 90% y una especificidad superior al 80%.

Conclusión

La media cuadrada del ADC y ciertas características de la matriz de longitud de secuencia de nivel de gris extraídas por la radiómica del mapa de ADC proporcionan una precisión diagnóstica bastante alta en cuanto a la distinción entre OR y CCRcr.

Abstract

Objective

Differentiation between renal oncocytoma (RON) and chromophobe renal cell carcinoma (chRCC) remains challenging. We aimed to assess the accurate apparent diffusion coefficient (ADC) radiomics features in differentiating these tumors.

Materials and methods

This single-center retrospective study included 14 patients with histopathologically proven RON (n=6) and chRCC (n=8) who underwent magnetic resonance imaging. Features were extracted from ADC maps. Features with an intraclass correlation coefficient >0.90, an intergroup p<0.01 and interrater differences with normal distribution underwent agreement and receiver operating characteristic curve analyses.

Results

Overall, 6 features qualified for further analysis and Bland-Altman plots revealed acceptable agreement for all. Only 1 first order feature and 5 high order texture features successfully predicted RON with more than 90% sensitivities and specificities more than 80%.

Conclusion

Squared mean ADC and certain gray level run length matrix features extracted by radiomics of ADC mapping provide quite high diagnostic precision in terms of distinguishing between RON and chRCC.