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この研究の目的は、2Dおよび3Dエンハンスコンピューター断層撮影（CT）および磁気共鳴画像法（MRI）ベースのテクスチャー分析の再現性に対する観察者間手動セグメンテーションの変動の影響を調査することを目的としています。軟骨性骨腫瘍（10エンゲントロマ、10の非定型軟骨腫瘍、10匹の軟骨肉腫）の30人の患者が遡及的に含まれていました。3人の放射線科医は、スライス上に2D関心領域（ROI）と腫瘍全体を含む3D ROIを示すスライス上に2D関心領域（ROI）の両方を描くことにより、強化されていないCTおよびT1強調MRIの手動輪郭に焦点を当てたセグメンテーションを独立して実行しました。さらに、セグメンテーションマージンの影響を評価するために、2Dセグメンテーションと3Dセグメンテーションの両方に限界侵食が適用されました。合計783および1132の特徴が、それぞれ元の2Dおよび3D画像から抽出されました。クラス内相関係数≥0.75定義された特徴の安定性。2D対3D輪郭中心のセグメンテーションでは、安定した特徴の割合は74.71％対86.57％（P <0.001）、77.14％対80.04％（P = 0.142）、および95.66％対94.97％（P =0.554）それぞれCTおよびT1強調およびT2強調画像の場合。マージンの収縮は2D（p = 0.343）を改善せず、特徴の安定性の観点から3D（p <0.001）等で焦点を当てたセグメンテーションよりも悪化しました。2D対3D輪郭中心のセグメンテーションでは、CTおよびMRIに由来する安定した特徴は65.8％対68.7％（P = 0.191）であり、T1強調およびT2強調画像に由来するものは76.0％対78.2％でした。（p = 0.285）。強化されていないCTおよびMRIから抽出された軟骨骨腫瘍の2Dおよび3D放射性の特徴は再現性がありますが、観察者間セグメンテーションの変動は、将来の研究での信頼性分析の必要性を強調しています。
この研究の目的は、2Dおよび3Dエンハンスコンピューター断層撮影（CT）および磁気共鳴画像法（MRI）ベースのテクスチャー分析の再現性に対する観察者間手動セグメンテーションの変動の影響を調査することを目的としています。軟骨性骨腫瘍（10エンゲントロマ、10の非定型軟骨腫瘍、10匹の軟骨肉腫）の30人の患者が遡及的に含まれていました。3人の放射線科医は、スライス上に2D関心領域（ROI）と腫瘍全体を含む3D ROIを示すスライス上に2D関心領域（ROI）の両方を描くことにより、強化されていないCTおよびT1強調MRIの手動輪郭に焦点を当てたセグメンテーションを独立して実行しました。さらに、セグメンテーションマージンの影響を評価するために、2Dセグメンテーションと3Dセグメンテーションの両方に限界侵食が適用されました。合計783および1132の特徴が、それぞれ元の2Dおよび3D画像から抽出されました。クラス内相関係数≥0.75定義された特徴の安定性。2D対3D輪郭中心のセグメンテーションでは、安定した特徴の割合は74.71％対86.57％（P <0.001）、77.14％対80.04％（P = 0.142）、および95.66％対94.97％（P =0.554）それぞれCTおよびT1強調およびT2強調画像の場合。マージンの収縮は2D（p = 0.343）を改善せず、特徴の安定性の観点から3D（p <0.001）等で焦点を当てたセグメンテーションよりも悪化しました。2D対3D輪郭中心のセグメンテーションでは、CTおよびMRIに由来する安定した特徴は65.8％対68.7％（P = 0.191）であり、T1強調およびT2強調画像に由来するものは76.0％対78.2％でした。（p = 0.285）。強化されていないCTおよびMRIから抽出された軟骨骨腫瘍の2Dおよび3D放射性の特徴は再現性がありますが、観察者間セグメンテーションの変動は、将来の研究での信頼性分析の必要性を強調しています。
This study aims to investigate the influence of interobserver manual segmentation variability on the reproducibility of 2D and 3D unenhanced computed tomography (CT)- and magnetic resonance imaging (MRI)-based texture analysis. Thirty patients with cartilaginous bone tumors (10 enchondromas, 10 atypical cartilaginous tumors, 10 chondrosarcomas) were retrospectively included. Three radiologists independently performed manual contour-focused segmentation on unenhanced CT and T1-weighted and T2-weighted MRI by drawing both a 2D region of interest (ROI) on the slice showing the largest tumor area and a 3D ROI including the whole tumor volume. Additionally, a marginal erosion was applied to both 2D and 3D segmentations to evaluate the influence of segmentation margins. A total of 783 and 1132 features were extracted from original and filtered 2D and 3D images, respectively. Intraclass correlation coefficient ≥ 0.75 defined feature stability. In 2D vs. 3D contour-focused segmentation, the rates of stable features were 74.71% vs. 86.57% (p < 0.001), 77.14% vs. 80.04% (p = 0.142), and 95.66% vs. 94.97% (p = 0.554) for CT and T1-weighted and T2-weighted images, respectively. Margin shrinkage did not improve 2D (p = 0.343) and performed worse than 3D (p < 0.001) contour-focused segmentation in terms of feature stability. In 2D vs. 3D contour-focused segmentation, matching stable features derived from CT and MRI were 65.8% vs. 68.7% (p = 0.191), and those derived from T1-weighted and T2-weighted images were 76.0% vs. 78.2% (p = 0.285). 2D and 3D radiomic features of cartilaginous bone tumors extracted from unenhanced CT and MRI are reproducible, although some degree of interobserver segmentation variability highlights the need for reliability analysis in future studies.
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