Nuestra investigación explora la evaluación no invasiva de nódulos pulmonares. A través del análisis del espectro multivarietal de las imágenes de TC, nuestro objetivo es responder por qué las características multivarietales pueden diferenciar de manera confiable entre nódulos benignos y malignos, lo que podría reducir la necesidad de procedimientos de diagnóstico invasivos. Los avances recientes incluyen enfoques de mezcla radial basados en IA para la caracterización de nódulos, pero generalmente se centran en la imagen patológica o el análisis morfológico solo.
Nuestro análisis de espectro multifractal une las imágenes y los hallazgos patológicos. Demostramos que los nódulos pulmonares exhiben un espectro multifractal distinto en diferentes etapas, con nódulos en etapas posteriores que muestran un rango de escala más amplio y puntos extremos más altos, lo que permite la diferenciación cuantitativa de la malignidad. Nuestro protocolo ofrece una evaluación cuantitativa no invasiva de la malignidad de los nódulos mediante el análisis simultáneo de las características morfológicas y la heterogeneidad de los tejidos, lo que reduce la dependencia de las biopsias invasivas.
Estos hallazgos permiten una estadificación más precisa de los nódulos pulmonares y la detección temprana de neoplasias malignas, lo que podría mejorar la toma de decisiones clínicas y los resultados de los pacientes en oncología pulmonar. Para empezar, obtenga los datos de la tomografía computarizada o la tomografía computarizada del paciente como archivos DICOM y genere una matriz de volúmenes 3D en MATLAB. Visualice la secuencia de imágenes mediante la función de visor de cortes de MATLAB.
Utilice la barra de desplazamiento en la parte inferior de la interfaz gráfica de usuario para navegar a través de diferentes cortes en la secuencia CT. Identificar la presencia de nódulos pulmonares malignos en los pulmones en el marco apropiado. Localice y utilice los iconos para acercar, alejar y volver a la vista global.
Active el icono de sugerencia de datos para marcar las coordenadas de píxeles de la región seleccionada. Haga clic con el botón derecho en la barra de color para usar el mapa de color gris común y seleccione la opción adecuada. Si el efecto de filtro no es satisfactorio, utilice el botón izquierdo del ratón para arrastrar hacia arriba y hacia abajo en el centro de la figura para ajustar el nivel de la ventana.
Arrastre hacia la izquierda y hacia la derecha para ajustar el ancho de la ventana, y el rango de filtrado preciso correspondiente se mostrará en la barra de color. Identifique las coordenadas de píxeles del nódulo después de marcar sus bordes y observe las coordenadas X e Y que se muestran en la ventana emergente de información de datos. Después de definir la región de interés, o ROI, utilice el comando de MATLAB para crear un trazado de superficie 3D.
Observe la intensidad en escala de grises 3D del nódulo pulmonar. Localice y utilice las herramientas de zoom, deszoom, rotación y restauración de vista para una inspección detallada. Llame a la función pic_size, fractal_dimension igual a PN_fractal_feature M, con la matriz M obtenida previamente como entrada.
Esto calculará las dimensiones fractales a diferentes escalas. Visualice el espectro multifractal del nódulo pulmonar utilizando el código. Calcule el espectro multifractal para otro nódulo pulmonar benigno usando los mismos pasos.
Trace los resultados en el mismo sistema de coordenadas utilizando un color diferente para la comparación, generando la comparación del espectro multifractal entre diferentes nódulos pulmonares. Por último, utilice la herramienta de punta de datos para marcar las coordenadas de los puntos extremos clave para una comparación precisa de diferentes nódulos pulmonares benignos y malignos. La dimensión fractal de los nódulos malignos mostró un espectro multifractal con puntos extremos más altos y rangos de escala más amplios en comparación con los nódulos benignos.
Los nódulos de adenocarcinoma de pulmón en estadio temprano exhibieron un rango de escala fractal más estrecho y puntos extremos más bajos en el espectro multifractal que los nódulos en estadio tardío.
