라디오믹스는 영상을 사용하여 임상 진단, 예측에 사용할 수 있는 강력한 도구이지만, 표준화 바이오 마커를 확립하기 위한 재현성의 검증은 여전히 근본적인 과제로 남아 있다. Image Biomarker Standardization Initiative(IBSI)는 라디오믹스의 계산 재현성을 확립했지만 MRI 를 사용한 영상 재현성이 높은 특징은 아직 확립되지 않았다. 이에 본 연구는 다중 MRI 시퀀스에서 반복 촬영, 다중 스캐너 및 계산 재현성에 걸쳐 재현 가능한 라디오믹스 특징을 팬텀 실험을 통해 결정하고 이를 뇌종양 판별 진단에 적용하여 임상적 가치를 평가하는 것을 목표로 한다.
재현성을 평가하기 위해 표준화된 팬텀을 사용하여 3 개의 3 Tesla MRI 스캐너(GE, Philips, Siemens)에서 T1 가중 영상(T1WI), T2 가중 영상(T2WI) 및 확산 가중 영상(DWI)을 획득하고, 두 가지 계산 알고리즘 (Pyradiomics, MITK)을 사용하여 라디오믹스 특징을 추출하였다. 팬텀 영상에서 재현 가능한 라디오믹스 특징은 반복 촬영, 스캐너 및 계산 알고리즘에서 일치 상관 계수(CCC) 값이 0.9 이상일 때 선택되었다. 팬텀 연구에서 추출된 재현 가능한 특징을 사용하여 임상 코호트에서 랜덤 포레스트 분류기로 훈련하고(n=117) 검증하여(내부 n=50, 외부 n=67) 재현성이 높은 특징이 일차성 중추신경계 림프종(PCNSL)과 교모세포종(Glioblastoma)의 분류 성능을 개선했는지 평가하였다.
T2WI 의 라디오믹스 특징 DWI(38~48%)나 T1WI(2~92%)보다 높은 재현성(65~94%)을 보였다. T2WI 는 41 개의 재현 가능한 기능을, DWI 는 6 개를, T1 은 2 개를 제공했다. 재현 가능한 특징을 가진 분류 모델의 성능은 훈련 세트(AUC, 0.916 vs. 0.877), 내부 검증 세트(AUC, 0.957 vs. 0.869) 그리고 외부 검증 세트(AUC, 0.950 vs. 0.873) 모두에서 재현 불가능한 특징을 사용한 모델보다 높았다. 또 시퀀스 혼합 모델의 성능이 단일 모델보다 높았다.
결론적으로 본 연구는 팬텀 및 임상 데이터를 사용하여 반복 촬영, 다중 스캐너 및 계산 알고리즘, 그리고 다중 MRI 시퀀스의 다양한 측면에 따른 방사선학 특징의 재현성을 평가하고 표준 재현 가능한 라디오믹스 특징을 식별하였다. 재현성이 높은 라디오믹스 특징을 사용한 분류모델은 교모세포종과 PCNSL 의 판별진단에서 재현성이 없는 라디오믹스 모델 보다 높은 진단 성능을 보였다. 재현 가능한 특징의 사용은 향후 MRI 라디오믹스 연구를 설계하는 데 중요하며, 라디오믹스 연구 결과의 재현성을 높임으로써 라디오믹스의 임상적가치를 더 높일 수 있을 것이다.