La nostra ricerca esplora la valutazione non invasiva dei noduli polmonari. Attraverso l'analisi dello spettro multivarietale delle immagini TC, miriamo a rispondere al motivo per cui le caratteristiche multivarietali possono differenziare in modo affidabile tra noduli benigni e maligni, riducendo potenzialmente la necessità di procedure diagnostiche invasive. I recenti progressi includono approcci di miscelazione radiale basati sull'intelligenza artificiale per la caratterizzazione dei noduli, ma in genere si concentravano solo sull'immagine patologica o sull'analisi morfologica.
La nostra analisi dello spettro multifrattale collega l'imaging e i risultati patologici. Abbiamo dimostrato che i noduli polmonari mostrano uno spettro multifrattale distinto a diversi stadi, con noduli in stadio successivo che mostrano un intervallo di scala più ampio e punti estremi più alti, consentendo la differenziazione quantitativa della malignità. Il nostro protocollo offre una valutazione quantitativa non invasiva della malignità dei noduli attraverso l'analisi simultanea delle caratteristiche morfologiche e dell'eterogeneità tissutale, riducendo la dipendenza dalle biopsie invasive.
Questi risultati consentono una stadiazione più precisa dei noduli polmonari e la diagnosi precoce dei tumori maligni, migliorando potenzialmente il processo decisionale clinico e gli esiti dei pazienti in oncologia polmonare. Per iniziare, è possibile ottenere i dati della tomografia computerizzata o della TAC del paziente come file DICOM e generare una matrice di volume 3D in MATLAB. Visualizza la sequenza di immagini utilizzando la funzione di visualizzazione delle sezioni di MATLAB.
Utilizzare la barra di scorrimento nella parte inferiore dell'interfaccia utente grafica per sfogliare le diverse sezioni della sequenza CT. Identificare la presenza di noduli polmonari maligni nei polmoni nel quadro appropriato. Individuare e utilizzare le icone per ingrandire, rimpicciolire e tornare alla visualizzazione globale.
Attivare l'icona della descrizione dei dati per contrassegnare le coordinate in pixel della regione selezionata. Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla barra dei colori per utilizzare la mappa dei colori grigi comune e selezionare l'opzione appropriata. Se l'effetto del filtro non è soddisfacente, utilizzare il pulsante sinistro del mouse per trascinare su e giù al centro della figura per regolare il livello della finestra.
Trascina a sinistra e a destra per regolare la larghezza della finestra e l'intervallo di filtraggio accurato corrispondente verrà visualizzato sulla barra dei colori. Identifica le coordinate dei pixel del nodulo dopo averne segnato i bordi e annota le coordinate X e Y visualizzate nel popup del suggerimento dei dati. Dopo aver definito la regione di interesse, o ROI, utilizzare il comando MATLAB per creare un grafico di superficie 3D.
Osservare l'intensità della scala di grigi 3D del nodulo polmonare. Individua e utilizza gli strumenti di zoom, annullamento dello zoom, rotazione e ripristino della vista per un'ispezione dettagliata. Chiamiamo la funzione pic_size, fractal_dimension è uguale a PN_fractal_feature M, con la matrice M precedentemente ottenuta come input.
In questo modo si calcolano le dimensioni frattali a diverse scale. Visualizzare lo spettro multifrattale del nodulo polmonare utilizzando il codice. Calcola lo spettro multifrattale per un altro nodulo polmonare benigno utilizzando gli stessi passaggi.
Traccia i risultati nello stesso sistema di coordinate utilizzando un colore diverso per il confronto, generando il confronto dello spettro multifrattale tra diversi noduli polmonari. Infine, utilizzare lo strumento di suggerimento dei dati per contrassegnare le coordinate dei punti estremi chiave per un confronto preciso di diversi noduli polmonari benigni e maligni. La dimensione frattale dei noduli maligni mostrava uno spettro multifrattale con punti estremi più alti e intervalli di scala più ampi rispetto ai noduli benigni.
I noduli di adenocarcinoma polmonare in stadio iniziale mostravano un intervallo di scala frattale più ristretto e punti estremi più bassi nello spettro multifrattale rispetto ai noduli in stadio avanzato.
