Цель исследования: оценить эффективность магнитно-резонансной томографии (МРТ) и и мультиспиральной компьютернлй томографии (МСКТ) в измерении глубины инвазии плоскоклеточной карциномы языка.

Материал и методы. Обследовано 53 (100%) пациента с первично выявленным и гистологически подтвержденным плоскоклеточным раком (ПКР) языка. Всем пациентам были выполнены МСКТ- и МРТ-исследования с контрастированием. Оценивалась корреляция между данными, полученными при МРТ- и МСКТ-исследованиях, и клинико-гистологическими характеристиками ПКР языка в оценке глубины инвазии.

Результаты. При выполнении МРТ- и МСКТ-исследований для оценки глубины инвазии ПКР языка были проанализированы результаты исследований 53 пациентов, среди них 32 (60,4%) мужчины и 21 (39,6%) женщинa, средний возраст составил 52 ± 6 лет. МСКТ с контрастированием показала меньшую глубину инвазии по сравнению с послеоперационным патоморфологическим исследованием (Me 9,7 и 10,5 мм соответственно, межквартильный интервал (Q1–Q3) составил 6,75–13 и 8,2–13,1 мм соответственно, p < 0,001), а МРТ – большую глубину инвазии по сравнению с послеоперационным патоморфологическим исследованием (Ме 11,9 и 10,5 мм соответственно, межквартильный интервал (Q1–Q3) составил 9,3–15,1 и 8,2–13,1 мм соответственно, p < 0,001). Корреляция между данными методов лучевой диагностики и патоморфологическим исследованием оказалась выше для МРТ (r = 0,9749) по сравнению с МСКТ с контрастированием (r = 0,9341).

Обсуждение. Сравнительный анализ результатов МСКТ и МРТ выявил их значимость в определении глубины инвазии плоскоклеточной карциномы языка при сопоставлении с данными послеоперационного гистологического исследования. Наши результаты исследования продемонстрировали различия с данными, полученными другими авторами, которые в основном уделяли внимание МСКТ с контрастированием как наилучшего метода диагностики у данной категории пациентов. Несмотря на то что коэффициент корреляции в нашем исследовании для МСКТ также являлся высоким (r = 0,9341, p < 0,001), тем не менее МРТ продемонстрировала более высокую диагностическую ценность в определении степени распространения опухоли (r = 0,9749, p < 0,001) по сравнению с контрастной МСКТ. МРТ в оценке глубины инвазии при ПКР языка продемонстрировала более высокий результат, дополнив информацию о распространенности опухолевого процесса, уточнив стадию процесса, что имеет важное значение для выбора оптимальной тактики лечения.

Заключение. Таким образом, при измерении глубины инвазии при плоскоклеточном раке языка для МСКТ показатели чувствительности (Sn) и специфичности (Sp) составили 85,7 и 90,9% соответственно, для МРТ показатели чувствительности и специфичности составили 93,3 и 88,9% соответственно, что подтверждает высокую эффективность при выполнении исследования орофарингеальной области с помощью МРТ. 

Цель исследования: повышение достоверности прогноза лимфоваскулярной инвазии (ЛВИ) гибридными морфорадиомическими моделями наивного Байеса у пациентов со злокачественными новообразованиями молочной железы (ЗНМЖ) путем выяснения роли морфологических магнитно-резонансных (м-МР) признаков.

Материал и методы. Проанализированы данные 191 пациента с ЗНМЖ в виде 13 м-МР признаков, 6194 радиомических МР (р-МР)-показателей всего объема опухоли и целевым признаком – ЛВИ. Среди м-МР-признаков с помощью кросстабуляции, многофакторной логистической регрессии, дискретизации методом Entropy-MDL отобраны предикторы ЛВИ. Среди 6194 р-МР-показателей отобраны предикторы ЛВИ дискретизацией методом Entropy-MDL. Отобранные показатели использовались в обучении алгоритма наивного Байеса. Сравнивались показатели эффективности прогноза ЛВИ.

Результаты. По данным многофакторной логистической регрессии повышается шанс ЛВИ при выявлении признака ободка опухоли на диффузионно-взвешенном изображении (DWI) в 4,05 раза (OR 4,05, 95%ДИ 1,63–10,47, p = 0,003), перитуморального отека в 5,66 раза (OR 5,66, 95%ДИ 2,27–14,94, p < 0,001). Получены 3 гибридные модели с высокими дискриминационными способностями: 1-я модель с признаком DWI-ободка и радиомической сигнатурой из 4 р-МР-показателей (AUС – 0,886, чувствительность – 89,5%, специфичность – 79,1%, классификационная правильность – 89,5%, правильность прогноза ЛВИ – 73,3% и ее отсутствия – 95,2%), 2-я модель с перитуморальным отеком и радиомической сигнатурой из 6 р-МР-показателей (AUС – 0,879, чувствительность – 82,5%, специфичность – 80,9%, классификационная правильность – 82,5%, правильность прогноза ЛВИ – 80,0% и ее отсутствия – 83,3%) и 3-я модель с перитуморальным отеком, признаком DWI ободка и радиомической сигнатурой из 8 р-МР-показателей (AUС – 0,957, чувствительность – 96,5%, специфичность – 90,2%, классификационная правильность – 96,5%, правильность прогноза ЛВИ – 86,7% и ее отсутствия – 100%). Удаление признака DWI ободка из 1-й модели ухудшает ее дискриминационную способность (AUC-ROC 0,801 ± 0,074 vs 0,886 ± 0,059, p = 0,001) и правильность прогноза ЛВИ (40% vs 73%, p = 0,066). Аналогичные, но менее выраженные, не статистически значимые изменения наблюдаются после удаления признака перитуморального отека из 2-й модели (AUC-ROC 0,843 ± 0,067 vs 0,879 ± 0,060, p = 0,190; правильность прогноза ЛВИ 60% vs 80%, p = 0,232). Удаление двух м-МР-признаков из 3-й модели ухудшает ее дискриминационную способность (AUC-ROC 0,957 ± 0,038 vs 0,901 ± 0,055, p = 0,024) и правильность прогноза ЛВИ (80% vs 86,7%, р = 0,624).

Заключение. Использование гибридных моделей, объединяющей м-МР признаки и р-МР показатели повышают дискриминационную способность прогноза по сравнению с моделями, использующей только интратуморальные р-МР показатели.