Semnături radiomice hipocampale diferențiază subtipurile sclerozei multiple folosind analiza IRM cu învățare automată

Acest studiu a analizat caracteristici radiomice 3D ale rezonanței magnetice a hipocampului din 267 de pacienți cu SM pe trei subtipuri (RRMS, PPMS, SPMS) folosind algoritmi de învățare automată pentru a identifica biomarkeri imagistici. Modelele de pădure aleatorie au obținut cea mai bună performanță de discriminare (AUC ~0,79), identificând douăsprezece caracteristici radiomice comune între emisferele hipocampale care ar putea ajuta la clasificarea modelelor de progresie a bolii SM.