análisis digital de imágenes de la ecografía endoscópica es útil para diagnosticar tumores mesenquimales gástricos

análisis digital de imágenes de la ecografía endoscópica es útil para diagnosticar tumores mesenquimales gástricos
Resumen Antecedentes

ultrasonografía endoscópica (USE) es una herramienta de imagen valiosa para evaluar las lesiones subepiteliales en el estómago. Sin embargo, hay pocos estudios sobre la diferenciación entre tumores del estroma gastrointestinal (GIST) y tumores mesenquimales benignos, como leiomioma o schwannoma, con el uso de la USE. Además, existen limitaciones en el análisis de los rasgos característicos de este tipo de tumores debido a la mala acuerdo entre observadores como resultado de la interpretación subjetiva de las imágenes EUS. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue evaluar el papel de análisis digital de imágenes para distinguir las características de los GIST de las de los tumores mesenquimales benignos en la EUS.
Métodos
Se incluyó a 65 pacientes con GIST gástrico histológicamente probada, leiomioma o schwannoma en muestras resecado quirúrgicamente que se sometieron a un examen EUS en nuestra unidad endoscópica de enero de 2007 y septiembre de 2010. Después de la normalización de las imágenes de la USE, los valores de brillo, incluyendo la media (T media), indicativos de ecogenicidad, y la desviación estándar (T SD), indicativo de la heterogeneidad, en los tumores se analizaron
resultados Francia El T media y T SD fueron significativamente mayores en los GIST que en leiomioma y schwannoma (p. < 0,001 ). Sin embargo, no hubo diferencia significativa en el T significar o T SD entre los GIST benignos y malignos. La sensibilidad y especificidad fueron casi optimizados para diferenciar los GIST de leiomioma o schwannoma cuando los valores críticos de T significan y T SD fueron 65 y 75, respectivamente. La presencia de al menos 1 de estos 2 resultados en un tumor dado como resultado una sensibilidad de 94%, una especificidad del 80%, valor predictivo positivo de 94%, valor predictivo negativo de 80%, y la precisión de 90,8% para la predicción de GIST. Conclusiones

análisis de imagen digital proporciona información objetiva sobre las imágenes EUS; por lo tanto, puede ser útil en el diagnóstico de tumores mesenquimales gástricos.
Palabras clave
estómago ultrasonografía endoscópica de tumores mesenquimales Image Análisis de fondo
mesenquimales del tumor del estómago por lo general se descubre por casualidad durante una endoscopia superior para una condición no relacionada, y se hace constar como una firma, que sobresale de la lesión subepitelial; Sin embargo, los tumores más grandes en ocasiones pueden causar sangrado [1]. Punto de vista histopatológico, la mayoría de estos tumores están total o parcialmente compuesto de células fusiformes y mostrar músculo liso o diferenciación de la vaina del nervio. La mayoría de los tumores mesenquimales gástricos son tumores del estroma gastrointestinal (GIST) derivadas de las células intersticiales de Cajal [1-3]. GIST tiene un riesgo de recaída metastásica, especialmente en el peritoneo y el hígado, incluso después de la cirugía para la enfermedad localizada [4, 5]. Por lo tanto, todos los GIST se consideran potencialmente maligno y pueden requerir la resección, incluso pequeñas lesiones intramurales del estómago [5, 6].
En la práctica, la diferenciación de los GIST de tumores mesenquimales gástricas benignas, tales como leiomioma o schwannoma, es esencial para la gestión clínica efectiva. La ultrasonografía endoscópica (USE) es una herramienta de imagen valiosa para evaluar tumores mesenquimales, ya que permite la manifestación de una masa hipoecoica que es contigua a la cuarta capa hipoecoica de la pared intestinal normal [7-9]. A pesar de este hecho, hay pocos estudios sobre la diferenciación entre los GIST y tumores mesenquimales benignos con el uso de la USE [9, 10]. Además, existen limitaciones en el análisis de los rasgos característicos de este tipo de tumores debido a la mala acuerdo entre observadores como resultado de la interpretación subjetiva de las imágenes EUS [11, 12].
Las imágenes digitales constan de píxeles (elementos de imagen), que son los elementos básicos que componen una imagen de 2 dimensiones. En el análisis de imagen digital, la variación de distribución y espacial de píxeles se calcula utilizando el análisis de la textura con el fin de extraer los datos útiles. Recientemente, la utilidad del análisis de imagen digital para distinguir lesiones benignas de las malignas subepiteliales en EUS ha informado [13]. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue evaluar el papel de análisis digital de imágenes para distinguir las características de los GIST de las de los tumores mesenquimales benignos en la EUS.
Métodos Sujetos

las historias clínicas de todos los pacientes con estudio histopatológico demostrado GIST gástrico, leiomioma, o schwannoma en muestras resecado quirúrgicamente que se sometieron a un examen EUS en nuestra unidad endoscópica desde enero 2007 hasta septiembre 2010 se revisaron retrospectivamente. Se incluyó a 65 pacientes (27 hombres y 38 mujeres) con una edad media de 55 años (rango, 28-81 años), de los cuales 50 tenían GIST, leiomioma 6, 9 y schwannoma. Este estudio fue revisado y aprobado por el Comité de Ética del Hospital de la Universidad Nacional de Pusan.
Histopatología
Los tumores se histopatológico demostró ser tumores mesenquimales gástricas y se clasificaron por inmunohistoquímica como leiomioma, schwannoma, o GIST [3]. Leiomioma se definió como un schwannoma desmina-positivas y tumor -negativa c-kit (CD117), como un tumor S-100-positivo y c-kit-negativo, y GIST como un tumor c-kit positivo. Los GIST se dividieron en 4 grupos de acuerdo con el informe de la reunión de consenso de los Institutos Nacionales de Salud [6]
ultrasonografía endoscópica EUS
se ha realizado mediante un endoscopio radial de barrido ultrasónico (GF-UM2000;. Olympus, Tokio, Japón) a 7,5 MHz, y todos los exámenes se realizaron bajo sedación consciente intravenosa (midazolam con o sin meperidina). El tumor fue escaneada después de llenar el estómago con 400-600 ml de agua desaireada. Al menos 10 imágenes fijas EUS se obtuvieron para cada lesión, y estas imágenes se guardan digitalmente en Windows formato de mapa de bits.
Imágenes EUS fueron revisados ​​por un solo endosonographer experimentado (G.H.K.) que se mantuvo cegado al diagnóstico final. Sólo 1 EUS imagen fija de la más alta calidad ha sido seleccionado para cada lesión para su posterior análisis digital de imágenes, que se realizó en un equipo de escritorio estándar.
Análisis de imágenes Digital EUS puede mostrar diferentes características de la imagen de acuerdo con diversos contrastes durante un examen real. Para reducir al mínimo estas diferencias, un proceso de normalización se realizó usando los valores de brillo del centro anecoica y el borde exterior de la hiperecoico alcance EUS, que tienen la menor variabilidad. La Figura 1 muestra el proceso de normalización utilizada en este estudio. Figura 1 Diagrama de flujo que ilustra el proceso de normalización de la imagen de la USE.
revisión de imágenes con suavizado histograma también es necesario para obtener un mejor contraste porque la imagen EUS original puede ser sesgada por el brillo del histograma y por lo tanto no puede ser útil para el análisis de la zona del tumor. A continuación, se aplicó un método de borde que une para todos los píxeles del borde de forma repetitiva con el fin de producir un borde. Edge-linking conectado y registrado todos los valores, que satisface la fórmula (1) en un área de 3 x 3 al píxel actual. ∇
G
x
, España y
-
∇
G
x
'
, España y
'
≤
Th
(1) El umbral (Th
) de fórmula (1) se fijó en 130, sobre la base de nuestro estudio preliminar (datos no mostrados). Entonces, el centro anecoica del alcance EUS se extrajo como un objeto con alta densidad de píxeles después de aplicar binarización, etiquetado con el algoritmo Grassfire, y la eliminación de ruido utilizando la información morfológica. El borde exterior de la hiperecoico alcance se extrajo como el área que era más brillante que los píxeles vecinos, como se muestra en la Figura 2. La Figura 2 Proceso de extracción del centro anecoica y el borde exterior de la hiperecoico alcance EUS. (A) Imagen de Gray. (B) el método de suavización. (C) Método de Edge-linking. (D) binarización. (E) Etiquetado con el algoritmo Grassfire. (F) La eliminación de ruido utilizando la información morfológica. (G) Extracción de centro anecoica del alcance. . (H) Extracción de la llanta hiperecoico exterior del alcance
Finalmente fórmula (2) se aplicó para completar el proceso de normalización: StandardGray
=
255
-
RimGray
×
1

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