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05.12.2016 | Oncology | Ausgabe 7/2017

European Radiology 7/2017

Differentiation of Uterine Leiomyosarcoma from Atypical Leiomyoma: Diagnostic Accuracy of Qualitative MR Imaging Features and Feasibility of Texture Analysis

Zeitschrift:
European Radiology > Ausgabe 7/2017
Autoren:
Yulia Lakhman, Harini Veeraraghavan, Joshua Chaim, Diana Feier, Debra A. Goldman, Chaya S. Moskowitz, Stephanie Nougaret, Ramon E. Sosa, Hebert Alberto Vargas, Robert A. Soslow, Nadeem R. Abu-Rustum, Hedvig Hricak, Evis Sala
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s00330-016-4623-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Yulia Lakhman and Harini Veeraraghavan contributed equally to this work.

Abstract

Purpose

To investigate whether qualitative magnetic resonance (MR) features can distinguish leiomyosarcoma (LMS) from atypical leiomyoma (ALM) and assess the feasibility of texture analysis (TA).

Methods

This retrospective study included 41 women (ALM = 22, LMS = 19) imaged with MRI prior to surgery. Two readers (R1, R2) evaluated each lesion for qualitative MR features. Associations between MR features and LMS were evaluated with Fisher’s exact test. Accuracy measures were calculated for the four most significant features. TA was performed for 24 patients (ALM = 14, LMS = 10) with uniform imaging following lesion segmentation on axial T2-weighted images. Texture features were pre-selected using Wilcoxon signed-rank test with Bonferroni correction and analyzed with unsupervised clustering to separate LMS from ALM.

Results

Four qualitative MR features most strongly associated with LMS were nodular borders, haemorrhage, “T2 dark” area(s), and central unenhanced area(s) (p ≤ 0.0001 each feature/reader). The highest sensitivity [1.00 (95%CI:0.82-1.00)/0.95 (95%CI: 0.74-1.00)] and specificity [0.95 (95%CI:0.77-1.00)/1.00 (95%CI:0.85-1.00)] were achieved for R1/R2, respectively, when a lesion had ≥3 of these four features. Sixteen texture features differed significantly between LMS and ALM (p-values: <0.001-0.036). Unsupervised clustering achieved accuracy of 0.75 (sensitivity: 0.70; specificity: 0.79).

Conclusions

Combination of ≥3 qualitative MR features accurately distinguished LMS from ALM. TA was feasible.

Key Points

Four qualitative MR features demonstrated the strongest statistical association with LMS.
Combination of ≥3 these features could accurately differentiate LMS from ALM.
Texture analysis was a feasible semi-automated approach for lesion categorization.

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