Rationale: The differential diagnosis of focal liver lesions remains challenging, particularly in situations where the use of contrast agents in magnetic resonance imaging (MRI) is contraindicated (e. g., due to renal failure or allergy) or when the findings on T2-weighted images (T2WI) lack any pathognomonic signs. In these scenarios, an additional diagnostic tool is required to support decision-making, and a clinical-radiomic model capable of accurately classifying focal lesions based on T2WI data with accuracy and precision could be relevant.
Aim: To develop and perform internal validation of a clinical-radiomic model for the differential diagnosis of focal liver lesions based on T2WI.
Methods: This was a retrospective cross-sectional single-center study with an open anonymized WORC-Liver dataset, containing T2WI abdominal MRI images of patients with focal liver lesions (the original data collection performed at Erasmus Medical Center (Rotterdam, the Netherlands) between 2002 and 2018 using 1.5T Siemens, Philips, and General Electric scanners). Image processing included normalization (SimpleITK, Z-score) and interpolation to isotropic 1 × 1 × 1 mm³ voxels. Radiomic feature extraction was performed using intensity histograms and gray-level matrices (PyRadiomics). The characteristics were classified using the XGBoost algorithm with an 80:20 train-validation split.
Results: From the initial dataset of 186 cases, 146 patients (72 with malignant and 74 with benign lesions) were selected for analysis. On the internal validation set (n = 30), the model showed high diagnostic performance: ROC-AUC 96% (95% confidence interval [CI]: 0.89–1.00), sensitivity 87% (95% CI: 77–97), specificity 93% (95% CI: 85–100). The analysis of variable importance revealed the largest contributions from the following ones: patient age (SHAP +0.88), manufacturer: GE (SHAP +0.35), patient sex (SHAP +0.29), and original_gldm_DependenceNonUniformity (SHAP +0.17).
Conclusion: We were able to develop a high-accuracy clinical-radiomic model for the non-invasive differential diagnosis of focal liver lesions using native T2WI. The results demonstrate the model's potential for clinical application, particularly when the contrast administration is contraindicated. Its implementation would require further validation in larger and more diverse datasets.
Актуальность. Дифференциальная диагностика очаговых образований печени остается сложной задачей, особенно в ситуациях, когда применение контрастных препаратов при магнитно-резонансной томографии (МРТ) противопоказано (например, при почечной недостаточности или аллергии) или когда выявленные изменения на Т2-взвешенных изображениях (Т2-ВИ) не имеют патогномоничных признаков. В качестве дополнительного диагностического инструмента для поддержки принятия врачебных решений в таких клинических сценариях может выступать клинико-радиомическая модель, способная с высокой точностью классифицировать очаговые образования по данным нативных Т2-ВИ.
Цель – разработка и внутренняя валидация клинико-радиомической модели для дифференциальной диагностики очаговых образований печени на основе Т2-ВИ, полученных при МРТ.
Материал и методы. Проведено ретроспективное кросс-секционное одноцентровое исследование. Использован открытый анонимизированный набор данных WORC-Liver, содержащий Т2-ВИ органов брюшной полости пациентов с очаговыми образованиями печени (данные собраны в Университете Эразма Роттердамского в 2002–2018 гг. на 1,5 Т томографах Philips, Siemens, GE). Обработка изображений включала нормализацию (SimpleITK, Z-score) и интерполяцию до изотропного разрешения 1 × 1 × 1 мм³. Радиомические признаки извлекались с использованием гистограмм и матриц серых тонов (PyRadiomics). Классификация выполнялась алгоритмом XGBoost с разделением выборки 80:20.
Результаты. Из исходного набора данных в 186 случаев для анализа было отобрано 146 пациентов (72 со злокачественными и 74 с доброкачественными образованиями). На внутренней валидационной выборке (n = 30) модель показала высокую диагностическую точность: AUC = 96% (95% доверительный интервал (ДИ) 0,89–1,00), чувствительность – 87% (95% ДИ 77–97), специфичность – 93% (95% ДИ 85–100). Анализ важности признаков выявил наибольший вклад следующих признаков: возраст пациента (SHAP +0,88), manufacturer: GE (SHAP +0,35), пол пациента (SHAP +0,29), original_gldm_DependenceNonUniformity (SHAP +0,17).
Заключение. Разработана высокоточная клинико-радиомическая модель для неинвазивной дифференциальной диагностики очаговых образований печени по нативным Т2-ВИ, обладающая потенциалом для применения в клинической практике, особенно при противопоказаниях к контрастированию. Для внедрения необходимы дальнейшие исследования на более крупных и разнообразных наборах данных.