Análisis radiómico del páncreas basado en tomografía computarizada de doble energía para la detección de diabetes mellitus tipo 2

Objetivo Utilizar el análisis radiómico en imágenes de TC de doble energía del páncreas para establecer un biomarcador de imagen cuantitativo para la diabetes mellitus tipo 2. Materiales y métodos En este estudio retrospectivo, 78 participantes (45 con diabetes mellitus tipo 2, 33 sin) se sometieron a un examen de TC de doble energía. Las regiones del páncreas fueron segmentadas automáticamente utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo. De estas regiones, se extrajeron características radiómicas. Además, se recopilaron 24 características clínicas para cada paciente. Tanto las características radiómicas como las clínicas fueron seleccionadas utilizando la técnica de operador de selección y reducción absoluta mínima (LASSO) y luego se construyeron clasificadores con bosques aleatorios (RF), máquinas de soporte vectorial (SVM) y logística. Se construyeron tres modelos: uno utilizando características radiómicas, uno utilizando características clínicas y un modelo combinado. Resultados Se seleccionaron siete características radiómicas de las regiones del páncreas segmentadas, mientras que se eligieron ocho características clínicas de un conjunto de 24 utilizando el método LASSO. Estas características se utilizaron para construir un modelo combinado, y su rendimiento se evaluó utilizando validación cruzada de cinco pliegues. El mejor tipo de clasificador es Logístico y los valores reportados del área bajo la curva (AUC) en el conjunto de datos de prueba fueron 0.887 (0.73–1), 0.881 (0.715–1) y 0.922 (0.804–1) para los respectivos modelos. Conclusión El análisis radiómico del páncreas en imágenes de TC de doble energía ofrece potencial como un biomarcador de imagen cuantitativo en la detección de diabetes mellitus tipo 2.