Radiomica

Per ‘radiomica’ si intende l’utilizzo di una serie di ‘caratteristiche’ (features) di una area, detta Region of interest (ROI), all’interno di una immagine radiologica.

Tali features sono indicatori numerici che descrivono le proprietà della ROI riguardanti la gradazione di grigio, la tessitura (o granulosità), la presenza di ‘pattern’ (configurazioni particolari o strutture).

Queste features radiomiche sono di supporto al radiologo nella identificazione di specifiche lesioni e nella corretta interpretazione dell’immagine.

Gli obiettivi della analisi radiomica sono principalmente due:

• rendere l’interpretazione dell’immagine nel suo complesso più oggettiva;
• Contribuire in maniera significativa alle potenzialità visive del medico radiologo aiutandolo nella individuazione di pattern presenti nell’immagine non rilevabili ad occhio

Le features radiomiche si dividono in varie classi. La suddivisione principale si distingue tra le feature di primo ordine e quelle di ordine superiore

Tra le principali features di primo ordine vi sono la media, mediana, deviazione standard dei valori Hounsfield, entropia che indica il grado di imprevedibilità della distribuzione dei livelli di grigio, skewness che indica la simmetria dell’istogramma, e Kurtosis.

Tra le principali features di secondo ordine vi sono i descrittori del gruppo del contrasto, tipo dissimilarità ed omogeneità, i descrittori legati all’ordine, tipo momento angolare, energia ed entropia, i descrittori statistici che analizzano le frequenze di coppie di valori, tipo media, deviazione standard e correlazione, i descrittori che analizzano le differenze dei livelli di grigio fra ogni elemento dell’immagine e quelli immediatamente confinanti, tipo grossolanità, contrasto ed attività.

A titolo esemplificativo si riporta una immagine radiologica nella  quale le tonalità di grigio delle due ROI appaiono simili alla analisi visiva mentre gli istogrammi delle features di primo ordine differiscono completamente.

La ROI 2 include un tessuto ed una cavità. L’istogramma corrispondente presenta una struttura multimodale (cioè con vari picchi) molto diversa dalla gaussianità: skewness negativa, cioè asimmetria, media e mediana non coincidono più; l’entropia è aumentata a circa 6, indicando una maggiore variazione dei livelli di grigio all’interno della ROI.

La Fondazione SIRM intende promuovere la diffusione della radiomica integrandola in modelli predittivi multidisciplinari per la gestione del paziente.

La finalità di tale azione è la creazione di archivi digitali utili per valutazioni anche retrospettive mediante l’utilizzo di software di intelligenza artificiale.

La radiomica è alla base della “medicina personalizzata” che permetterà di disporre di farmaci e terapie specifiche per ogni tipologia di patologia.

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