Proyecto de generación no supervisada de imágenes nosológicas usando análisis multivariante para el estudio del cáncer de próstata

Abstract

[ES] El cáncer de próstata es uno de los carcinomas malignos más prevalentes entre la población masculina y el tratamiento de esta patología conlleva procedimientos quirúrgicos con notables efectos secundarios para el paciente. Debido a su baja mortalidad, es necesario la implementación de herramientas que apoyen al personal facultativo en la toma de decisiones para evitar tratar a aquellos pacientes en los que el tratamiento presente peores consecuencias que su ausencia. Por lo tanto, el proyecto aquí presentado aborda el desarrollo e integración de un módulo de generación de imágenes nosológicas a partir de biomarcadores de imagen cuantitativos extraídos de adquisiciones de Resonancia Magnética multiparamétrica, tales como Ktrans o ADC, mediante clustering jerárquico de los datos, así como la validación clínica de la misma frente a PI-RADS e histopatología, realizada por un radiólogo experto. La base de datos reclutada para la validación está formada por un total de 25 pacientes con un índice Gleason entre 6 y 9, los cuales han sido tratados quirúrgicamente. Los resultados obtenidos de la validación sugieren que la herramienta elaborada ayuda en la tarea diagnóstica en aquellos casos con un Gleason de 6 (3+3) o 7(3+4) en los que la evaluación cualitativa del radiólogo es insuficiente para el diagnóstico de la patología. De este modo, los mapas nosológicos obtenidos a partir de la herramienta pueden servir al radiólogo como un primer filtro para el estudio radiológico previo al informe del mismo.

[EN] Prostate cancer is one of the most prevalent malignant carcinomas among the male population and the treatment of this pathology involves surgical procedures with notable side effects for the patient. Due to its low mortality, it is necessary to implement tools that support the faculty in decision making to avoid treating these patients in whom the treatment presents worse consequences than their absence. Therefore, the project presented here addresses the development and integration of a nosological imaging module from quantitative image biomarkers extracted from multiparametric Magnetic Resonance acquisitions, such as Ktrans or ADC, by hierarchical clustering of the data, as well as the clinical validation of the same against PI-RADS and histopathology, performed by an expert radiologist. The database recruited for validation consists of a total of 25 patients with a Gleason index between 6 and 9, who have been treated surgically. The results obtained from the validation suggest that the elaborated tool helps in the diagnostic task in those cases with a Gleason of 6 (3+3) or 7 (3+4) in which the qualitative evaluation of the radiologist is insufficient for the diagnosis of the pathology. In this way, the nosological maps obtained from the tool can serve the radiologist as a first filter for the radiological study prior to the report of the same.