Análisis de texturas y perfusión en imagen de resonancia magnética como ayuda al diagnóstico del cáncer de cabeza y cuello

Abstract

[ES] Actualmente y en el campo de la oncología, surge la necesidad de poder identificar una creciente cantidad de parámetros que nos ayuden a la hora de tomar decisiones en el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de los pacientes con cáncer de cabeza y cuello. Es por ello por lo que los objetivos de este trabajo se centran en el desarrollo de una metodología que, a partir de imágenes de resonancia magnética, permita extraer una gran variedad de características cuantitativas que no son visibles a simple vista y que de forma habitual se valoran de manera subjetiva. Gracias a estas características junto con diversos parámetros de perfusión, podremos detectar diferentes texturas en los cánceres de cabeza y cuello que nos aportarán información acerca de la presencia de malignidad o no del tumor, la heterogeneidad tumoral y el comportamiento de la enfermedad, sirviendo finalmente de ayuda al diagnóstico. Con el propósito de cumplir estos objetivos primeramente se utilizará el programa 3D-Slicer, con el que se pretenden segmentar las áreas tumorales y el tejido sano de imágenes de resonancia magnética seleccionadas de la base de datos de ASCIRES Grupo Biomédico. Posteriormente, se procederá a la introducción de las máscaras y las imágenes en la toolbox Radiomics de MATLAB para obtener los resultados de la radiómica. También dispondremos de la técnica de resonancia magnética por perfusión, que nos permitirá medir el flujo sanguíneo en los tejidos de interés tras la administración de un agente de contraste intravenoso. Además, utilizando el programa Olea Sphere, podremos generar las curvas de perfusión y obtener una serie de parámetros adicionales, así como mapas de color para visualizar los resultados. Todo ello aplicado en las áreas que se desean examinar en relación con el tumor. Después de esto, se realizará un análisis estadístico para analizar y resumir los datos obtenidos, lo que nos permitirá evaluar de manera más precisa y detallada la información relevante, para posteriormente hacer predicciones basadas en los datos.

[EN] Currently, in the field of oncology, there is a need to identify an increasing number of parameters that help us to make decisions in the diagnosis, treatment and follow-up of patients with head and neck cancer. For this reason, the objectives of this work focus on the development of a methodology that, based on magnetic resonance images, allows us to extract a wide variety of quantitative characteristics that are not visible to the naked eye and are usually assessed subjectively. Thanks to these characteristics and various perfusion parameters, we will be able to detect different textures in head and neck cancers that will provide us with information about the presence of malignancy or not of the tumour, tumour heterogeneity and the behaviour of the disease, ultimately serving as an aid to diagnosis. In order to meet these objectives, we will first use the 3D-Slicer programme to segment the tumour areas and healthy tissue from magnetic resonance images selected from the ASCIRES Grupo Biomédico database. Subsequently, the masks and images will be introduced into the MATLAB Radiomics toolbox to obtain the radiomics results. We will also use the perfusion MRI technique, which will allow us to measure the blood flow in the tissues of interest after the administration of an intravenous contrast agent. In addition, using the Olea Sphere programme, we will be able to generate perfusion curves and obtain a series of additional parameters, as well as colour maps to visualise the results. All of this is applied to the areas to be examined in relation to the tumour. After this, a statistical analysis will be performed to analyse and summarise the data obtained, which will allow us to evaluate the relevant information in a more precise and detailed manner, in order to subsequently make predictions based on the data.