Применение радиомики в диагностике рака шеики матки: систематическим обзор

Цель исследования: проанализировать результаты изучения эффективности применения радиомического анализа при интерпретации лучевых изображений в уточнении диагностики рака шейки матки. Материал и методы. Проведен систематический поиск медицинских статей в базах данных PublVIed/ MEDLINE, eLibrary, Scopus, в ресурсах NCCN, ESUR, ACR. Результаты. При подборе медицинских статьей было выявлено в общей сложности 289 уникальных публикаций, 218 из которых соответствовали критериям исключения. В итоговый обзор вошла 71 статья. Оценка средних точностных характеристик моделей производилась по значению площади под ROC-кривой (AUC), в том числе точность, чувствительность, специфичность и C-индекс. Заключение. Рассмотрены основные ключевые аспекты и достоинства применения радиомики и текстурного анализа изображений при диагностике рака шейки матки. Внедрение радиомического анализа привело к обновленному восприятию анализа медицинских изображений. Результаты ряда исследований демонстрируют, что данные, извлекаемые с помощью радиомического анализа, обладают значительной диагностической и прогностической ценностью, позволяя объективно оценивать характеристики опухоли, ее стадию и распространенность, проводить дифференциальную диагностику новообразований.

Objective. To analyze the results of a study on the effectiveness of radiomic analysis in the interpretation of radiation images in clarifying the diagnosis of cervical cancer Materials and Methods. A systematic literature search was conducted in the PubMed/MEDLINE, eLibrary, and Scopus databases, as well as in NCCN, ESUR, and ACR resources. Results. When selecting medical articles, a total of 289 unique publications were identified, 218 of which met the exclusion criteria. The final review included 71 articles. The average accuracy characteristics of the models were estimated based on the area under the ROC curve (AUC), including accuracy, sensitivity, specificity, and C-index. Conclusion. The main key aspects and advantages of the use of radiomics and textural image analysis in the diagnosis of cervical cancer are considered. The introduction of radiomic analysis has led to a renewed perception of medical image analysis. The results of a number of studies demonstrate that the data extracted using radiomic analysis have significant diagnostic and prognostic value, allowing an objective assessment of tumor characteristics, its stage and prevalence, and differential diagnosis of neoplasms.