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Prever a recorrência bioquímica do câncer de próstata é imperativo para iniciar um tratamento precoce, o que pode melhorar o desfecho do tratamento do câncer. No entanto, devido à variabilidade inter e intra avaliador na interpretação da tomografia por emissão de positrões/tomografia computadorizada (PET/CT) com F-18 fluciclovina, é difícil discernir de forma confiável entre tecido necrótico devido à radioterapia e tecido tumoral. Nosso objetivo é desenvolver uma metodologia computacional usando a análise de textura de Haralick que pode ser usada como uma ferramenta auxiliar para melhorar e padronizar a interpretação de F-18 fluciclovina PET/CT para identificar a recorrência bioquímica do câncer de próstata. Quatro características texturais principais foram escolhidas por um procedimento de seleção de variáveis usando regressão logística de menor encolhimento absoluto e seleção de operadores e bootstrapping, e então incluídas como preditores no modelo de regressão de rige logística subsequente para previsão (n = 28). A idade na prostatectomia, o nível do antígeno específico da próstata (PSA) antes da imagem PET/CT e o número de dias entre a medição do antígeno específico da próstata e a imagem PET/CT também foram incluídos no modelo de previsão. A área sob a curva corrigida para sobreajuste e a pontuação de Brier do modelo proposto foram 0.94 (IC 95%: 0.81, 1.00) e 0.12 (IC 95%: 0.03, 0.23), respectivamente. Em comparação com um modelo com características texturais (modelo TI) e aquele apenas com informações clínicas (modelo CI), o modelo proposto atingiu um aumento de 2% e 32% na AUC e uma redução de 8% e 48% na pontuação de Brier, respectivamente. Combinar características texturais de Haralick baseadas nos dados de imagem PET/CT com informações clínicas mostra um alto potencial de previsão aprimorada da recorrência bioquímica do câncer de próstata.
Kang et al. (Mon,) estudaram essa questão.