Notre recherche explore l’évaluation non invasive des nodules pulmonaires. Grâce à l’analyse du spectre multivariétal des images CT, nous cherchons à expliquer pourquoi les caractéristiques multivariétales peuvent différencier de manière fiable les nodules bénins des nodules malins, réduisant ainsi potentiellement le besoin de procédures de diagnostic invasives. Parmi les avancées récentes, citons les approches de mélange radial basées sur l’IA pour la caractérisation des nodules, mais celles-ci se concentraient généralement sur l’image pathologique ou l’analyse morphologique seule.
Notre analyse du spectre multifractal fait le lien entre l’imagerie et les résultats pathologiques. Nous avons démontré que les nodules pulmonaires présentent un spectre multifractal distinct à différents stades, les nodules des stades ultérieurs présentant une gamme d’échelle plus large et des points extrêmes plus élevés, permettant une différenciation quantitative de la malignité. Notre protocole offre une évaluation quantitative non invasive de la malignité des nodules grâce à l’analyse simultanée des caractéristiques morphologiques et de l’hétérogénéité des tissus, réduisant ainsi le recours aux biopsies invasives.
Ces résultats permettent une stadification plus précise des nodules pulmonaires et une détection précoce des tumeurs malignes, ce qui pourrait améliorer la prise de décision clinique et les résultats pour les patients en oncologie pulmonaire. Pour commencer, obtenez les données de tomodensitométrie ou de tomodensitométrie du patient sous forme de fichiers DICOM et générez une matrice volumique 3D dans MATLAB. Visualisez la séquence d’images à l’aide de la fonction MATLAB slice viewer.
Utilisez la barre de défilement située en bas de l’interface utilisateur graphique pour parcourir les différentes tranches de la séquence CT. Identifier la présence de nodules pulmonaires malins dans les poumons au niveau approprié. Localisez et utilisez les icônes pour effectuer un zoom avant, un zoom arrière et revenir à la vue globale.
Activez l’icône de l’info-bulle pour marquer les coordonnées des pixels de la région sélectionnée. Cliquez avec le bouton droit de la souris sur la barre de couleurs pour utiliser la palette de couleurs de gris commune, puis sélectionnez l’option appropriée. Si l’effet de filtre n’est pas satisfaisant, utilisez le bouton gauche de la souris pour faire glisser vers le haut et vers le bas au milieu de la figure pour ajuster le niveau de la fenêtre.
Faites glisser vers la gauche et la droite pour ajuster la largeur de la fenêtre, et la plage de filtrage précise correspondante s’affichera sur la barre de couleur. Identifiez les coordonnées des pixels du nodule après avoir marqué ses bords, et notez les coordonnées X et Y affichées dans la fenêtre contextuelle de l’info-bulle. Après avoir défini la région d’intérêt, ou ROI, utilisez la commande MATLAB pour créer un tracé de surface 3D.
Observez l’intensité en niveaux de gris 3D du nodule pulmonaire. Localisez et utilisez les outils de zoom, de dézoom, de rotation et de restauration de la vue pour une inspection détaillée. Appelez la fonction pic_size, fractal_dimension est égale à PN_fractal_feature M, avec la matrice M obtenue précédemment en entrée.
Cela permettra de calculer les dimensions fractales à différentes échelles. Visualisez le spectre multifractal du nodule pulmonaire à l’aide du code. Calculez le spectre multifractal d’un autre nodule pulmonaire bénin en suivant les mêmes étapes.
Tracez les résultats dans le même système de coordonnées en utilisant une couleur différente pour la comparaison, générant la comparaison du spectre multifractal entre différents nodules pulmonaires. Enfin, utilisez l’outil d’info-bulle pour marquer les coordonnées des points extrêmes clés afin de comparer précisément différents nodules pulmonaires bénins et malins. La dimension fractale des nodules malins présentait un spectre multifractal avec des points extrêmes plus élevés et des gammes d’échelle plus larges par rapport aux nodules bénins.
Les nodules de l’adénocarcinome pulmonaire de stade précoce présentaient une gamme d’échelle fractale plus étroite et des points extrêmes plus bas dans le spectre multifractal que les nodules de stade avancé.
