Histogram-Functional-Shape-Methode zur automatischen Schweregradeinteilung von Fibrose und Emphysem an Lungenlappen

Abstract

Ziel: Fibrose oder Emphysem betreffen Lungenlappen unterschiedlich schwer. Ziel die- ser Studie war die Durchführung einer automatischen und objektiven Schweregradein- teilung erkrankter Lungenlappen mit der Histogram-Functional-Shape-Methode (HFS). Die HFS-Methode ist ein Radiomics-Bildmarker, der auf einer CT-Dichtekurven Analytik beruht.Methode: Es wurden 145 Thorax-Datensätze (52 Normal, 48 Emphysem, 45 Fibrose) untersucht. Zunächst wurde jedem Lungenlappen von einem Radiologen (25 Jahre Er- fahrung) ein Schweregrad nach einem visuellen Score zugeordnet (Goddard-Score: Nor- mal (Stufe 0) und Emphysem (Stufe 1 bis 4); Gay-Score: Normal (Stufe 0) und Fibrose (Stufe 1 bis 5)). Diese Befundung diente als Goldstandard. Außerdem wurden für jeden Lungenlappen mit der HFS-Methode drei Parameter (A0, A1, A2) bestimmt, welche die CT-Dichteverteilung eines jeden Lappens mit einer nichtlinearen Kurvenanpassung cha- rakterisieren. Mit einer multinomialen logistischen Regressionsanalyse wurde anschlie- ßend untersucht, ob sich bei den Lappen mithilfe der Parameter Vorhersagen über den Schweregrad der Erkrankung machen lassen. Nagelkerkes Pseudo-R2 (NR2) diente als Güteparameter.Ergebnis: Die HFS-Methode konnte an allen Lungenlappen erfolgreich angewendet werden. Beim Goddard-Score wurden 345 von 500 Lungenlappen (einschließlich der Normalgruppe mit Score 0) richtig eingestuft. NR2 betrug 0,678 bei einer Sensitivität von 81,3% und Spezifität von 81,5%. Beim Gay-Score wurden 358 von 485 Lappen korrekt eingestuft. NR2 betrug hier 0,813 bei einer Sensitivität von 88,4% und Spezifität von 88,8%. Falschzuordnungen wurden hauptsächlich in benachbarte Stufen eingeordnet. Elf (4,2%) aller normalen Lungenlappen wurden als krank, 110 (23,6%) aller (hauptsäch- lich minimal) Erkrankten als normal klassifiziert.Schlussfolgerung: Die HFS-Methode ist als numerischer Bildmarker für eine objektive Schweregraddifferenzierung für erkrankte Lungenlappen geeignet. Die HFS-basierte Schweregradzuordnung gelingt für die Lungenfibrose geringfügig besser als für das Em- physem. Weitere Optimierungen sollen zukünftig durch Kombinationen mit anderen Bild- markern und den morphologischen Aspekten der Erkrankung evaluiert werden. Purpose: Pulmonary fibrosis and emphysema affect the lobes of the lung with varying degrees of severity. The aim of this study was to implement an objective and automatic classification of the lobes with respect to the severity of their disease. The Histogram- Functional-Shape-Method (HFS-Method) was applied to extract Radiomics data from CT-image for analyzing the CT-density distribution of the lobes. The HFS-Method is a Radiomics image-marker analysis-method that is based on the density curve analysis of CT images.Material and Methods: 145 patient lungs were analyzed (52 healthy lungs, 45 emphy- sema lungs, 42 fibrotic lungs). Initially a radiologist with more than 25 years of experience rated the severity of each disease affected lobe by applying corresponding visual scoring systems: Goddard-Score (healthy (grade 0) and emphysema (grade 1 to 4); Gay-Score (healthy (grade 0) and fibrosis (grade 1 to 5)). The radiologist s classification served as Gold Standard of this study. Furthermore the HFS-Method defined three parameters (A0, A1, A2) for each individual lobe by using a nonlinear curve-fitting algorithm. These parameters contain information about the density distribution of the lobe. Next a multino- mial logistic regression analysis was carried out to investigate wether a prediction of the degree of severity for each lobe is possible or not. The Nagelkerke´s Pseudo R2 coefficient was calculated to evaluate the power of this prediction model.Results: The HFS-Method could be applied successfully to all lobes. In the Goddard- Score 345 of 500 lobes were classified correctly including healthy lobes of grade 0. The Nagelkerke s Pseudo R2 was 0.678 (sensitivity 81.3%, specificity 81.5%). In the Gay-Score 358 of 485 lobes were classified correctly including healthy lobes of grade 0. The found Nagelkerk´s Pseudo R2 was 0.813 (sensitivity 88.4%, specificity 88.8%). Misclas- sifications were found mainly into neighboring grades of the correct grades. Eleven (4.2%) of all healthy lobes were wrongly classified as ill, 110 (23.6%) of all (mainly minimally) disease affected lobes were wrongly classified as healthy.Conclusion: The HFS-Method can be used as an objective tool to carry out a degree of severity classification of disease affected lobes. The method works slightly more signifi- cant with fibrotic lobes than with emphysema lobes. In future analysis, additional optimi- zation of the method´s classification prediction might be carried out using additional Ra- diomics image-markers. Furthermore, morphological and geometrical representations of the diseases in an image should be considered.