Anales de la RANM

214 A N A L E S R A N M R E V I S T A F U N D A D A E N 1 8 7 9 TUMORES DE ESTIRPE NEUROBLÁSTICA EN EDAD PEDIÁTRICA Martí-Bonmatí L, et al. An RANM. 2024;141(03): 209 - 220 estrategia SHAP ( SHapley Additive exPlanations) , que permiten representar la contribución relativa individualizada de cada variable de entrada a la predicción de supervivencia de un paciente. Estos valores se calculan evaluando cómo cambia la predicción del modelo al considerar diferentes combinaciones de variables (31). En este estudio se obtuvieron las variables más importantes empleadas en el modelo de Cox a partir del conjunto de datos de validación. La evaluación de modelos de supervivencia se realizó con el índice de concordancia C-índex, que mide la proporción de pares de eventos y no eventos que se ordenan correctamente. Un valor de 0.5 indica que el modelo no tiene capacidad de discriminación mejor que al azar, mientras que un valor de 1.0 indica una discriminación perfecta. También se empleó el AUC-ROC para medir la capacidad del modelo para clasificar correctamente los eventos de supervivencia en los diferentes umbrales de probabilidad. RESULTADOS Se incluyeron 508 pacientes con tumores neuroblás- ticos y edades comprendidas entre el nacimiento y los 18 años (media de edad, 29±34 meses), con 243 niñas y 265 niños. La histología del tumor fue neuroblastoma (n=455), ganglioneuroma (n=19) y ganglioneuroblastoma (n=34), siendo la locali- zación abdominopélvica (415 casos; de ellos 250 se situaban en glándula suprarrenal, 129 abdomi- nales y 36 con localización pélvica) o cervicoto- rácica (93 casos; de los que 62 eran torácicos y 31 cervicales). Segmentación El estudio comparativo de la segmentación manual realizada por radiólogos en 132 secuen- cias de RM mostró una alta concordancia con un CSD de 0.969 (±0.032 IQR). Los modelos de segmentación automática obtuvieron una mediana de CSD de 0.965 (±0.018 IQR) y una mediana de AUC ROC de 0.981 (±0.010 IQR) (27). No hubo diferencias de calidad de segmentación según la ubicación, el campo magnético, la edad o el volumen tumoral (Figura 6). Los casos segmen- tados manualmente requirieron un tiempo medio de 56 minutos por caso, mientras que el tiempo medio necesario para obtener cada máscara con el modelo automático fue de 10 segundos. Todas las segmentaciones fueron validadas visualmente, y se realizaron ediciones y ajustes manuales de las máscaras automáticas cuando fue necesario (12 casos fueron editados, incluyendo 92 cortes). El tiempo medio para realizar estos procesos fue de 4.08 minutos (±2.35 DE). Figura 6. Imágenes originales de RM potenciadas en T2 en los planos transversal, coronal y sagital de 4 pacientes con tumor neuroblástico en diferentes localizaciones (cervical, adrenal, retroperitoneal, pélvica) y equipos de RM. Ejemplos de las segmentaciones realizadas sobre el plano transversal automáticamente por la herramienta nnU-Net (en azul) y manualmente por una radióloga (en rosa), junto con la comparación de las segmentaciones (discrepancia en blanco, caso 1 Coeficiente de Similitud de Dice de 0.954; caso 2 Coeficiente de Similitud de Dice de 0.617; caso 3; Coeficiente de Similitud de Dice de 0.869; caso 4 Coeficiente de Similitud de Dice 0.949). Adaptada de Veiga-Canuto et al. Cancers 2022.