Análise textural a partir do histograma de densidades da imagem tomográfica computadorizada do nódulo pulmonar solitário: Estudo da curtose e assimetria.
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Achados incidentais de nódulos pulmonares em métodos de imagem, utilizados para o diagnóstico de outras condições torácicas e extra-torácicas vem aumentando sugerindo a necessidade de uma análise mais profunda das imagens radiológicas para identificar o tipo de nódulo e evitar procedimentos invasivos desnecessários. Objetivos: O propósito do presente estudo foi avaliar o nódulo pulmonar sólido indeterminado através de análise de textura de imagens de TC. Métodos: Cem exames de tomografia computadorizada do tórax foram avaliados, sendo 50 de nódulos malignos e 50 de nódulos benignos. Nestes testes, a curtose e a assimetria foram determinadas para o volume de cada nódulo e a representação gráfica do histograma foi classificada em dois padrões básicos pico e meseta. Resultados: Os valores médios da curtose dos nódulos malignos e benignos foram 3.37 ± 3.88 e 5.88 ± 5.11 respectivamente. A curva ROC mostrou que para curtose acima de 6, a sensibilidade e a especificidade para distinguir entre nódulos malignos e benignos foi de 65% e 66% respectivamente, com uma área abaixo da curva (AUC) de 0.709 (p<0.0001). A média dos valores de assimetria de nódulos benignos e malignos foram 1.73 ± 0.94 e 2.07 ± 1.01 respectivamente. A curva ROC mostrou que, para assimetrias acima de 3.1, a sensibilidade e a especificidade para distinguir nódulos malignos e benignos foi de 65% e 66% respectivamente, com uma AUC de 0.709 (p<0,0001). A análise do histograma entre pico e meseta revelara uma sensibilidade de 84% e uma especificidade de 74%, com uma acurácia de 79%. Conclusões: Os valores de curtose e assimetria, bem como a forma do histograma, podem ajudar no diagnóstico não invasivo de nódulos pulmonares indeterminados, mas não devem ser utilizados sem também considerar dados clínicos.
Incidental findings of pulmonary nodules in imaging methods used to diagnose other thoracic or extrathoracic conditions have been increasing, suggesting the need for more in-depth analysis of radiological images to identify the nodule type and avoid unnecessary invasive procedures. Objectives: The purpose of the present study was to evaluate the solid indeterminate solitary pulmonary nodules through texture analysis of CT images. Methods: One hundred computed tomography scans of the chest were evaluated: 50 benign and 50 malignant solid nodules. In these tests, the kurtosis and skewness values were determined for the whole volume of each nodule, and the graphical representation of the histogram was classified into two basic patterns peak and plateau. Results: The mean kurtosis values of the benign and malignant nodules were 3.37 ± 3.88 and 5.88 ± 5.11, respectively. The receiver operating characteristic (ROC) curve showed that for kurtosis above 6, the sensitivity and specificity for distinguishing between benign and malignant nodules were 65% and 66%, respectively, with an area under the curve (AUC) of 0.709 (p<0.0001). The mean skewness values of benign and malignant nodules were 1.73 ± 0.94 and 2.07 ± 1.01, respectively. The ROC curve showed that for skewness above 3.1, the sensitivity and specificity for distinguishing between malignant and benign nodules were 65% and 66%, respectively, with an AUC of 0.709 (p<0.0001). Histogram analysis between the peak and plateau patterns revealed a sensitivity of 84% and a specificity of 74%, with an accuracy of 79%. Conclusions: The kurtosis and skewness values, as well as the histogram shape, can help to non-invasively diagnose solid indeterminate solitary pulmonary nodules but should not be used alone or without also considering the clinical data.
